237页ppt《主动学习》最新概述，Stefano Teso讲授!
主动学习是一种通过主动选择最有价值的样本进行标注的机器学习或人工智能方法。其目的是使用尽可能少的、高质量的样本标注使模型达到尽可能好的性能。也就是说，主动学习方法能够提高样本及标注的增益，在有限标注预算的前提下，最大化模型的性能，是一种从样本的角度，提高数据效率的方案，因而被应用在标注成本高、标注难度大等任务中，例如医疗图像、无人驾驶、异常检测、基于互联网大数据的相关问题。
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主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。
主动学习是“一种学习方法，在这种方法中，学生会主动或体验性地参与学习过程，并且根据学生的参与程度，有不同程度的主动学习。” （Bonwell＆Eison 1991）Bonwell＆Eison（1991） 指出：“学生除了被动地听课以外，还从事其他活动。” 在高等教育研究协会（ASHE）的一份报告中，作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献，这些文献表明学生不仅要做听，还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读，写作，讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域，即知识，技能和态度（KSA）。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是，学生必须从事诸如分析，综合和评估之类的高级思维任务。
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月23日
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