Aktiva elever minskar bördan av att märka stora mängder data genom att upptäcka och be användaren att bara märka de mest informativa exemplen i domänen. Vi fokuserar här på aktivt lärande för multi-view domäner, där det finns flera separata undergrupper av funktioner (vyer), som var och en är tillräckligt för att lära sig målkonceptet. I detta dokument ger vi flera bidrag. För det första introducerar vi Co-Testing, som är den första metoden för multi-view aktivt lärande. För det andra utvidgar vi ramen för flerfaldigt lärande genom att också utnyttja svaga åsikter, som endast är tillräckliga för att lära sig ett begrepp som är mer allmänt/specifikt än målkonceptet. Slutligen visar vi empiriskt att Co-Testing överträffar befintliga aktiva elever på en mängd olika verkliga domäner som wrapper induktion, Web page klassificering, reklam borttagning, och diskurs träd tolkning.
Verket av REF kommer nära vårt i andemening, där författarna undersöker effekten av att använda flera olika funktioner (vyer), som var och en beskriver målbegreppet.
Active Learning with Multiple Views
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 27, pages 203-233, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}