Informationsteoretiskt aktivt lärande har studerats i stor utsträckning för probabilistiska modeller. För enkel regression är en optimal myopisk policy lätt att få tag på. Men för andra uppgifter och med mer komplexa modeller, såsom klassificering med icke-parametriska modeller, är den optimala lösningen svårare att beräkna. De nuvarande tillvägagångssätten gör approximationer för att uppnå dragbarhet. Vi föreslår ett tillvägagångssätt som uttrycker informationsvinst i form av prediktiva entropier, och tillämpa denna metod på Gaussian Process Classifier (GPC). Vår strategi gör minimala approximationer till det fullständiga teoretiska målet för informationen. Vår experimentella prestanda jämförs positivt med många populära aktiva inlärningsalgoritmer, och har lika eller lägre computational komplexitet. Vi jämför väl med beslut teoretiska metoder också, som är invigda till mer information och kräver mycket mer beräkningstid. För det andra, genom att utveckla ytterligare en omformulering av binär preferens lärande till ett klassificeringsproblem, vi utvidgar vår algoritm till Gaussian Process preferens lärande.
En informationsteoretisk aktiv inlärningsalgoritm för klassificering och preferensinlärning föreslås i REF.
Bayesian Active Learning for Classification and Preference Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}