I detta dokument behandlas problemet med att välja de mest informativa experimenten x för att få mätningar y för att lära sig en regressionsmodell y = f (x). Vi föreslår ett nytt och enkelt koncept för aktivt lärande, transduktiv experimentell design, som utforskar tillgängliga ouppmätta experiment (dvs. omärkta data) och har en bättre skalbarhet jämfört med klassiska experimentella designmetoder. Vår djupgående analys visar att den nya metoden tenderar att gynna experiment som är på den ena sidan svårförutsägbara och på den andra sidan representativa för resten av experimenten. Effektiv optimering av det nya designproblemet uppnås genom omväxlande optimering och sekventiell girig sökning. Omfattande experimentella resultat om syntetiska problem och tre verkliga uppgifter, inklusive enkätutformning för preferensinlärning, aktivt lärande för textkategorisering och rumslig sensorplacering, belyser fördelarna med de föreslagna strategierna.
Bland dem är den mest populära den Transduktiva Experimentell Design (TED) REF.
Active learning via transductive experimental design
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}