Vi undersöker problemet med budgeterat maskininlärning, där inlärningsalgoritmen har fri tillgång till utbildningsexempelens etiketter men måste betala för varje attribut som anges. Denna inlärningsmodell är lämplig på många områden, inklusive medicinska tillämpningar. Vi presenterar nya algoritmer för att välja vilka attribut för inköp av vilka exempel i den budgeterade inlärningsmodellen som baseras på algoritmer för multi-armad bandit problem. Alla våra tillvägagångssätt överträffade teknikens nuvarande tillstånd. Dessutom presenterar vi ett nytt sätt att välja ett exempel att köpa efter att attributet har valts, istället för att välja ett exempel enhetligt slumpmässigt, vilket vanligtvis görs. Vår nya urvalsmetod förbättrade prestandan för alla algoritmer vi testade, både våra och de i litteraturen.
REF presenterade algoritmer baserade på multi-armad bandit problem att fungera i den budgeterade lärande setup.
Bandit-Based Algorithms for Budgeted Learning
{'venue': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'journal': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}