論文の概要: Know Thy Student: Interactive Learning with Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12072v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 04:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 22:17:09.663327
• Title: Know Thy Student: Interactive Learning with Gaussian Processes
• Title（参考訳）: know thy student: ガウス過程を用いた対話型学習
• Authors: Rose E. Wang, Mike Wu, Noah Goodman
• Abstract要約: そこで本研究では,ガウス過程を用いた簡単な診断アルゴリズムを提案する。 本研究は,教師が生徒に実演を行い,余分な軌跡の送出を避けるためのオフライン強化学習環境である。 本実験は,対話型教師の助けを借りて,学生がより効率的に学習できる方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.641731210416102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning often involves interaction between multiple agents. Human teacher-student settings best illustrate how interactions result in efficient knowledge passing where the teacher constructs a curriculum based on their students' abilities. Prior work in machine teaching studies how the teacher should construct optimal teaching datasets assuming the teacher knows everything about the student. However, in the real world, the teacher doesn't have complete information about the student. The teacher must interact and diagnose the student, before teaching. Our work proposes a simple diagnosis algorithm which uses Gaussian processes for inferring student-related information, before constructing a teaching dataset. We apply this to two settings. One is where the student learns from scratch and the teacher must figure out the student's learning algorithm parameters, eg. the regularization parameters in ridge regression or support vector machines. Two is where the student has partially explored the environment and the teacher must figure out the important areas the student has not explored; we study this in the offline reinforcement learning setting where the teacher must provide demonstrations to the student and avoid sending redundant trajectories. Our experiments highlight the importance of diagosing before teaching and demonstrate how students can learn more efficiently with the help of an interactive teacher. We conclude by outlining where diagnosing combined with teaching would be more desirable than passive learning.
• Abstract（参考訳）: 学習はしばしば複数のエージェント間の相互作用を伴う。 人間の教師と学生は、教師が生徒の能力に基づいてカリキュラムを構築できる効率的な知識パスを、どのように相互作用が生み出すかを最もよく示している。 機械教育研究における事前の仕事は、教師が生徒についてすべてを知っていると仮定して、教師が最適な指導データセットを構築する方法である。 しかし、現実の世界では、先生は生徒の完全な情報を持っていません。 先生は教える前に生徒と対話し、診断しなければならない。 本研究は,授業データセットを構築する前に,ガウス過程を用いて学生関連情報を推測する簡易診断アルゴリズムを提案する。 これを2つの設定に適用する。 一つは、生徒がスクラッチから学び、教師が生徒の学習アルゴリズムパラメータを把握しなければならないところである。 リッジ回帰またはサポートベクトルマシンにおける正規化パラメータ。 2つは,教師が環境を部分的に探究し,教師が探究していない重要な領域を把握しなければならない場所であり,教師が生徒に実演を行い,余分な軌跡の送出を避けるためのオフライン強化学習環境でこれを研究する。 本実験では,対話型教師の助けを借りて,学生がより効率的に学習できることを示す。 最後に,受動的学習よりも診断と指導の併用が望ましい点を概説する。

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