主动学习的几种策略

本期嘉宾：张驰丞
话题：主动学习

现实生活中的绝大部分数据都是没有标签的。在收集整理了数据后，如果人工对每一条数据一一标注，时间成本和经济成本都会非常高。在本期节目中，张驰丞介绍了这个问题的一种解决方法：主动学习，由算法主动索要某一些数据标签的机器学习方法。我们将深入讨论不同的方法是如何判断哪些样本格外“困难”，需要手工标注。

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提到的一些内容

• 张驰丞个人主页
• 驰丞提到的一类主动学习方法，争议型准则的相关文章： Beyond Disagreement-based Agnostic Active Learning
• 在讲到agnostic的设定下，我们提到了 PAC Learning
• 节目开始时提到的可以用来标识数据的众包平台 Amazon Mechanical Turk

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