Vi föreslår Coactive Learning som en modell för interaktion mellan ett inlärningssystem och en mänsklig användare, där båda har det gemensamma målet att ge resultat av maximal nytta för användaren. Vid varje steg, systemet (t.ex. Sökmotorn) får ett sammanhang (t.ex. Fråga) och förutsäger ett objekt (t.ex. rankning). Användaren svarar genom att korrigera systemet vid behov, vilket ger en något förbättrad men inte nödvändigtvis optimal -objekt som återkoppling. Vi hävdar att sådan feedback ofta kan härledas från observerbart användarbeteende, till exempel från klick i webbsökning. Utvärdera förutsägelser av deras kardinal verktyg för användaren, föreslår vi effektiva lärande algoritmer som har O ( ) genomsnittliga ångra, även om inlärningsalgoritmen aldrig observerar kardinal nyttovärden som i konventionell online-inlärning. Vi demonstrerar tillämpligheten av vår modell och lärande algoritmer på en film rekommendation uppgift, samt ranking för webbsökning.
Koaktivt lärande REF är en ram för att modellera interaktionen mellan användare och en inlärningsalgoritm, där användarens feedback tolkas som en uppenbarad preferens från en begränsad rationell användare.
Online Structured Prediction via Coactive Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}