让机器教人学习更有效:Becoming the Expert - Interactive Multi-Class Machine Teaching
这是CVPR2015的一篇非常有趣的文章,论文研究了如何让机器自动地教导学生进行学习目标的分类。论文研发了一种机器学习方法,通过人机交互的过程中,不断的优化机器指导的方法和技巧,从而提高人学习目标分类的效率。如下图所示:
机器教导人学习的过程
1、机器首先展示一张图片A给人看,不告诉图片中物体的真实类别;
2、人对该图片进行判断,给出一个类别答案Ry;
3、机器根据人的判断结果对算法模型M进行更新优化;
4、接着机器将图片A的真实类别Ty告诉人;
5、重复以上步骤,直到学习结束。
实验的结果是论文提出的方法是有效的,如下图所示:
总结
脑门开窍了不少,这种方法在在线教育,人机交互中有很大的应用价值。论文贡献:
1、全自动的学习,无需人为干预。类似背单词,在背之中就不知不觉被机器学习到了如何更好的教导人/学生。
2、由于教导的有效性,学习的时间会缩短,即效率会提高。
3、作者提供了一个网站,使得可以学习更多的目标类别和应用到其他的视觉任务重。
文献
下载地址: http://arxiv.org/abs/1504.07575
论文项目地址:http://visual.cs.ucl.ac.uk/pubs/interactiveMachineTeaching/
Make Change - Focus on Computer Vision and Pattern Recognition
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载
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