Active learning of Gaussian process (GP) surrogates has been useful for optimizing experimental designs for physical/computer simulation experiments, and for steering data acquisition schemes in machine learning. In this paper, we develop a method for active learning of piecewise, Jump GP surrogates. Jump GPs are continuous within, but discontinuous across, regions of a design space, as required for applications spanning autonomous materials design, configuration of smart factory systems, and many others. Although our active learning heuristics are appropriated from strategies originally designed for ordinary GPs, we demonstrate that additionally accounting for model bias, as opposed to the usual model uncertainty, is essential in the Jump GP context. Toward that end, we develop an estimator for bias and variance of Jump GP models. Illustrations, and evidence of the advantage of our proposed methods, are provided on a suite of synthetic benchmarks, and real-simulation experiments of varying complexity.


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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。
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