Vi studerar en ny maskininlärning (ML) problem inställning av sekventiellt fördela små undergrupper av träningsdata bland en stor uppsättning klassiatorer. Målet är att välja en klassificeringsgivare som ger nästan optimal noggrannhet när den tränas på alla data, samtidigt som kostnaden för felplacerade prover minimeras. Detta motiveras av stora moderna dataset och ML verktygskit med många kombinationer av lärande algoritmer och hyper-parametrar. Inspirerad av principen om "optimism under osäkerhet", föreslår vi en innovativ strategi, Data allocation med hjälp av Upper Bounds (DAUB), som på ett kraftfullt sätt uppnår dessa mål i en mängd olika verkliga datauppsättningar. Vi utvecklar vidare ett omfattande teoretiskt stöd för DAUB i en idealiserad miljö där den förväntade noggrannheten hos en klassificeringsutbildare som är utbildad på n-prov kan vara exakt känd. Under dessa förhållanden etablerar vi en rigorös sub-lineär bunden till beklagandet av metoden (i termer av felallokerade data), samt en strikt bunden på suboptimalitet av den valda klassificeringen. Våra noggrannhetsberäkningar med hjälp av verkliga datauppsättningar innebär endast milda kränkningar av det teoretiska scenariot, vilket tyder på att det praktiska beteendet hos DAUB sannolikt närmar sig det idealiserade beteendet.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I REF föreslogs en metod för att sekventiellt fördela små datamängder till utvalda ML-klassificerare.
Selecting Near-Optimal Learners via Incremental Data Allocation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}