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交互式机器学习:让用户构建分类器。 (英语) Zbl 0972.68599号

总结:根据标准程序,使用机器学习构建分类器是一个完全自动化的过程,它遵循领域专家准备训练数据的过程。相反,交互式机器学习让用户自己实际生成分类器。这提供了一种将背景知识集成到建模阶段的自然方式,只要能够设计支持高效沟通的交互工具。本文表明,适当的技术可以让用户创建与由最先进的学习算法构建的分类器竞争的模型。它表明,用户(即使是非领域专家的用户)通常可以使用简单的二维视觉界面,在没有学习算法帮助的情况下构建好的分类器。对真实数据的实验表明,毫不奇怪,成功取决于领域:如果一些属性能够支持良好的预测,用户就会生成准确的分类器,而具有许多高阶属性交互的领域则倾向于标准的机器学习技术。我们还提供了一个人工示例,其中领域知识允许“专家用户”创建比自动学习算法更精确的模型。这些结果表明,我们的系统有可能在对该领域有浓厚兴趣的领域专家手中产生高度准确的分类器,从而对如何划分数据有一些见解。此外,专家定义的小型模型还有一个额外的优点,即它们通常比自动技术生成的模型更容易理解。

MSC公司:

68单位99 计算方法和应用
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

软件:

UCI-毫升
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