交互式机器学习：理论与规模

本论文探讨了在机器学习中获取标注数据和进行决策的挑战，特别是在大规模和高风险的场景中。它侧重于交互式机器学习，其中学习者主动影响数据收集和行动。该论文的重要性在于开发新的算法原理并确立主动学习、顺序决策和模型选择的基本限制，提供了统计最优且计算高效的算法。这项工作为在现实世界中部署交互式学习方法提供了宝贵的指导。

• •解决了在机器学习中获取标注数据和进行决策的挑战。
• •侧重于交互式机器学习，其中学习者主动影响数据收集和行动。
• •开发了新的算法原理，并确立了主动学习、顺序决策和模型选择的基本限制。
• •提供了统计最优且计算高效的算法。
• •为在现实世界中部署交互式学习方法提供了指导。