Information Elicitation without Veri katjon (IEWV) är ett klassiskt problem där en rektor sanningsenligt vill få högkvalitativa svar på vissa uppgifter från strategiska agenter trots att hon inte kan utvärdera kvaliteten på agenternas bidrag. E etablerad lösning på detta problem är en klass av peer förutsägelse mekanismer, där varje agent belönas baserat på hur hans svar jämfört med de av hans peer agents. Ese peer förutsägelse mekanismer är utformade genom att undersöka den stokastiska korrelationen mellan agenters svar. Tidigare fördelning av agenternas sanna svar antas vara känd för huvudmannen eller åtminstone för agenterna. I detta dokument anser vi att problemet med IEWV för heterogena binära signaluppgifter, där svarsfördelningen för olika uppgifter är olika och okända a priori. En konkret undersökning syftar till att få fram märkningar för utbildningsdata. Här, datapunkter representeras av deras funktion vektorer x s och huvudmannen vill få motsvarande binära etiketter s från strategiska agenter. Vi utformar peer förutsägelse mekanismer som utnyttjar inte bara den stokastiska korrelationen mellan agenters etiketter för samma funktion vektor x utan också den (lärda) korrelationen mellan funktionsvektorer x's och mark-sanningen etiketter. I vår mekanism belönas varje agent med hur hans svar jämförs med ett referenssvar som genereras av en classi katjonalgoritm som är specialiserad på att hantera bullriga data. Varje agent rapporterar sanningsenligt och utövar hög ort bildar en Bayesian Nash Equilibrium. Vissa fördelar av detta tillvägagångssätt inkluderar: 1) Vi behöver inte alltid omfördela varje uppgift till flera arbetstagare för att få redundanta svar. (2) En klass av surrogat förlustfunktioner för binär classi katjon kan hjälpa oss att utforma nya belöningsfunktioner för peer förutsägelse. (3) Symmetrisk oinformativ rapporteringsstrategi (ren eller blandad) är inte någon jämviktsstrategi. Den huvudansvarige behöver inte på förhand känna till den gemensamma distributionen av arbetstagares information. Vi hoppas att detta arbete kan peka på en ny och lovande riktning av information som framkallas via mer intelligenta algoritmer.
(5) Andra modeller: Ref design peer prediktion mekanism i maskininlärning inställning.
Machine-Learning Aided Peer Prediction
{'venue': "EC '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}