Vi anser att två aktiva binär-klassificering problem med atypiska mål. I det första aktiva sökandet är vårt mål att aktivt avslöja så många medlemmar av en viss klass som möjligt. I den andra, aktiva kartläggningen, är vårt mål att aktivt fråga poäng för att slutligen förutsäga andelen av en viss klass. Många verkliga problem kan beskrivas i dessa termer, och i båda fallen är typiska modellbaserade problem som generaliseringsfel endast av underordnad betydelse. Vi närmar oss dessa problem via Bayesian beslutsteori; efter att ha valt naturliga nyttofunktioner, vi härleda den optimala politiken. Vi ger tre bidrag. Förutom att introducera det aktiva undersökningsproblemet utökar vi tidigare arbete med aktiv sökning på två sätt. För det första bevisar vi ett nytt teoretiskt resultat, att mindre myopiska approximationer till den optimala politiken kan överträffa mer myopiska approximationer i godtycklig grad. Vi drar sedan slutsatsen att vissa modeller gör det möjligt för oss att (i praktiken dramatiskt) minska det exponentiella sökområde som krävs för ett naivt genomförande av den optimala politiken, vilket möjliggör ytterligare uppslagsverk samtidigt som vi ser till att optimala beslut alltid fattas.
Aktiv sökning syftar till att upptäcka så många medlemmar i en viss klass som möjligt REF.
Bayesian Optimal Active Search and Surveying
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}