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/