I detta dokument föreslår vi en ny datadriven strategi för aktivt lärande (AL). Den viktigaste idén är att träna en regressator som förutspår den förväntade felreduktionen för en kandidatprov i ett visst inlärningstillstånd. Genom att formulera frågevalsproceduren som ett regressionsproblem är vi inte begränsade till att arbeta med befintliga AL-heuristik; istället lär vi oss strategier baserade på erfarenheter från tidigare AL-utfall. Vi visar att en strategi kan läras antingen från enkla syntetiska 2D-dataset eller från en delmängd av domänspecifika data. Vår metod ger strategier som fungerar bra på verkliga data från ett brett spektrum av domäner.
Konjushkova m.fl. föreslås ett datadrivet tillvägagångssätt som kallas Learning Active Learning, och den viktigaste idén är att träna en regressator som förutspår den förväntade felreduktionen för en kandidatprov i ett visst lärande tillstånd REF.
Learning Active Learning from Data
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}