Tänk om det finns en lärare som kan inlärningsmålet och vill utforma bra träningsdata för en maskininlärare? Vi föreslår ett optimalt undervisningsramverk som riktar sig till elever som använder Bayesianska modeller. Vårt ramverk uttrycks som ett optimeringsproblem över undervisningsexempel som balanserar den framtida förlusten av eleven och lärarens ansträngningar. Detta optimeringsproblem är i allmänhet svårt. I det fall där eleven använder konjugerade exponentiella familjemodeller presenterar vi en ungefärlig algoritm för att hitta det optimala undervisningssetet. Vår algoritm optimerar den aggregerade statistiken och packar sedan upp dem i faktiska undervisningsexempel. Vi ger flera exempel för att illustrera vår ram.
REF betraktar Bayesianska elever i exponentiell familj och uttrycker maskinundervisningen som ett optimeringsproblem jämfört med undervisningsexempel som balanserar den framtida förlusten av eleven och lärarens ansträngningar.
Machine Teaching for Bayesian Learners in the Exponential Family
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}