AAAI2020最新「机器教学Machine teaching」115页ppt，UIUC伊利诺伊大学香槟分校

【导读】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 于美国纽约举办。机器教学”（Machine Teaching）是机器学习的逆问题，它的目标是根据给定的目标概念构造一个最优的数据集，使目标概念可以在这个数据集上学习。是当下新的机器学习研究热点。来自UIUC的

摘要

机器教学是机器学习的逆问题。它的目标是根据给定的目标概念构造一个最优的数据集，使目标概念可以在这个数据集上学习。

根据不同类型的机器教学空间，我们将介绍不同教学设置下的几种应用:

• 机器教人类，也就是监督众包工作者以教学的形式进行学习和标注(例如，向众包工作者传授一个概念，如给图片贴标签或对文档进行分类);

• 机器教机器，对手可以故意修改训练数据，并强制执行训练框架，以得到一个训练不良的模型(例如，对抗性攻击和防御);

• 人类教机器。在人工智能系统的构建中，机器教学可以通过提供标记数据和选择的特征，通过人工领域专家的教学，使机器学习系统更快、更准确地得到训练。

对于每个教学设置，我们将提供一个现有技术的全面回顾，并讨论相关的应用。

1. 介绍

机器教学的概念。

使用机器教学的应用和例子。

2. 第一部分:机器教机器

训练集中毒攻击分类与回归。

训练集中毒攻击的自动回归模型。

3.第二部分:机器教人

群众教学的概念。

增量式/迭代式群体教学

全球人群教学(批量学习者)

4. 第三部分:人教机器

概念教学的概述。

互动概念学习平台。

5. 未来展望及有待解决的问题

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