論文の概要: Active Learning for Skewed Data Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11442v1
• Date: Sat, 23 May 2020 01:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 03:18:28.469329
• Title: Active Learning for Skewed Data Sets
• Title（参考訳）: スキューデータセットのためのアクティブラーニング
• Authors: Abbas Kazerouni and Qi Zhao and Jing Xie and Sandeep Tata and Marc Najork
• Abstract要約: 重度のクラス不均衡(スキュー)と少数の初期訓練データという2つの特徴を持つ問題に焦点をあてる。 本研究では,現在ラベル付けされているトレーニング例を通じて利用可能な知識を活用できるハイブリッド能動学習アルゴリズム(HAL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.866341631677688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consider a sequential active learning problem where, at each round, an agent selects a batch of unlabeled data points, queries their labels and updates a binary classifier. While there exists a rich body of work on active learning in this general form, in this paper, we focus on problems with two distinguishing characteristics: severe class imbalance (skew) and small amounts of initial training data. Both of these problems occur with surprising frequency in many web applications. For instance, detecting offensive or sensitive content in online communities (pornography, violence, and hate-speech) is receiving enormous attention from industry as well as research communities. Such problems have both the characteristics we describe -- a vast majority of content is not offensive, so the number of positive examples for such content is orders of magnitude smaller than the negative examples. Furthermore, there is usually only a small amount of initial training data available when building machine-learned models to solve such problems. To address both these issues, we propose a hybrid active learning algorithm (HAL) that balances exploiting the knowledge available through the currently labeled training examples with exploring the large amount of unlabeled data available. Through simulation results, we show that HAL makes significantly better choices for what points to label when compared to strong baselines like margin-sampling. Classifiers trained on the examples selected for labeling by HAL easily out-perform the baselines on target metrics (like area under the precision-recall curve) given the same budget for labeling examples. We believe HAL offers a simple, intuitive, and computationally tractable way to structure active learning for a wide range of machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 各ラウンドで、エージェントがラベルのないデータポイントのバッチを選択し、ラベルをクエリし、バイナリ分類器を更新する、シーケンシャルなアクティブな学習問題を考える。 本論文では,本論文では,アクティブラーニングに関する研究が豊富に行われているが,重度クラス不均衡(skew)と少量の初期トレーニングデータという2つの特徴を持つ問題に焦点を当てている。 これらの問題は、多くのwebアプリケーションで驚くべき頻度で発生します。 例えば、オンラインコミュニティ(ポルノ、暴力、ヘイトスピーチ)における攻撃的またはセンシティブなコンテンツの検出は、業界や研究コミュニティから大きな注目を集めている。 コンテンツの大部分は攻撃的ではないので、そのようなコンテンツに対する肯定的な例の数は、負の例よりも桁違いに小さい。 さらに、そのような問題を解決するために機械学習モデルを構築する場合、通常は少量の初期訓練データしか存在しない。 これらの問題に対処するために,現在ラベル付けされているトレーニング例を通じて利用可能な知識を活用し,利用可能な大量のラベル付きデータを探索するハイブリッドアクティブラーニングアルゴリズム(hal)を提案する。 シミュレーションの結果から,HALはマージンサンプリングのような強力なベースラインと比較して,ラベル付けするポイントに対して,より優れた選択を行うことが示された。 HALによってラベル付けのために選択された例に基づいて訓練された分類器は、サンプルのラベル付けに同じ予算を与えられたターゲットメトリクス(精度-リコール曲線下の領域など)の基準線を容易に上回る。 halは、さまざまな機械学習アプリケーションに対して、アクティブラーニングを構築するためのシンプルで直感的で、計算が容易な方法を提供すると信じています。

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