Проактивное обучение

Проактивное обучение ^[1] представляет собой обобщение активного обучения, призванное развеять нереалистичные предположения и тем самым достичь практического применения.

«Активное обучение стремится выбрать наиболее информативные немаркированные примеры и попросить всеведущего оракула дать им метки, чтобы переобучить обучающийся алгоритм, максимизируя точность. Однако предполагается, что оракул непогрешим (никогда не ошибается), неутомим (всегда отвечает), индивидуален (только один оракул) и нечувствителен к затратам (всегда бесплатный или всегда за одну и ту же плату)». ^[1]

«В реальной жизни возможно и более распространено иметь несколько источников информации с различной надежностью или областями знаний. Активное обучение также предполагает, что единственный оракул идеален, всегда предоставляя правильный ответ по запросу. Однако в реальности «оракул» (если мы обобщим этот термин, чтобы обозначить любой источник экспертной информации) может быть неверным (ошибочным) с вероятностью, которая должна быть функцией сложности вопроса. Более того, оракул может быть неохотным — он может отказаться отвечать, если он слишком неопределен или слишком занят. Наконец, активное обучение предполагает, что оракул либо бесплатный, либо взимает единообразную плату за выявление меток. Такое предположение наивно, поскольку стоимость, скорее всего, будет регулироваться сложностью (объемом работы, необходимой для формулирования ответа) или другими факторами». ^[1]

Проактивное обучение смягчает все четыре предположения, полагаясь на теоретический подход к принятию решений для совместного выбора оптимального оракула и экземпляра, представляя проблему как задачу оптимизации полезности с учетом бюджетных ограничений .