Vi tar itu med det grundläggande problemet med Bayesian aktivt lärande med buller, där vi behöver anpassa oss från ett antal dyra tester för att identifiera en okänd hypotes som provtas från en känd tidigare distribution. När det gäller bullerfria observationer är en girig algoritm som kallas generaliserad binär sökning (GBS) känd för att utföra nästan optimalt. Vi visar att om observationerna är högljudda, kanske överraskande, kan GDS prestera mycket dåligt. Vi utvecklar EC 2, en ny, girig aktiv inlärningsalgoritm och visar att den är konkurrenskraftig med den optimala politiken, vilket ger de första konkurrenskraftsgarantierna för Bayesian aktivt lärande med bullriga observationer. Våra gränser förlitar sig på en nyligen upptäckt minskande avkastning egendom som kallas adaptiv submodularitet, generalisera den klassiska uppfattningen om submodulära set funktioner till adaptiv politik. Våra resultat håller även om testerna har icke-uniform kostnad och deras buller korreleras. Vi föreslår också EFFEKTIVE, en särskilt snabb approximation av EC 2, och utvärderar det på ett Bayesiskt experimentellt design problem med mänskliga ämnen, syftar till att reta isär konkurrerande ekonomiska teorier om hur människor fattar beslut under osäkerhet.
BBS är känt för att ge godtyckligt suboptimala resultat i närvaro av buller REF.
Near-Optimal Bayesian Active Learning with Noisy Observations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}