Vi förklarar och analyserar den första aktiva inlärningsalgoritm som fungerar i närvaro av godtyckliga former av buller. Algoritmen, A 2 (för Agnostic Active), bygger endast på antagandet att proverna dras i.i.d. från en fast distribution. Vi visar att A 2 uppnår en exponentiell förbättring (dvs. kräver endast O ln 1 prover för att hitta en -optimal klassificering) över den vanliga prov komplexitet övervakad lärande, för flera inställningar som övervägts tidigare i det realistiska fallet. Dessa omfattar klassificering av inlärningströskeln och lärande av homogena linjära separatorer med avseende på en indatafördelning som är enhetlig över enhetssfären.
Den första aktiva inlärningsstrategin för en godtycklig familj F av klassificeringar i den allmänna statistiska lärande fall är A 2 algoritm av REF.
Agnostic active learning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}