资料 | AAAI-20 Tutorial ：机器教学最新进展（来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）（115页PPT）

机器教学是机器学习的逆向问题。它的目的是根据给定的目标概念构建一个最优的数据集，以便在这个数据集上学习目标概念。 根据机器教学空间的不同类型，该工作将介绍几种不同教学环境下的应用。 

机器教人，即监督众包工人以教学的形式进行学习和标注（如教众包工人标注图片或文档分类等概念）。  

机器教机器，即对手可以故意修改训练数据并执行训练框架，最终得到一个训练不良的模型（如对手攻防）。  

人教机器，即在人工智能系统构建中，机器教学可以通过人类领域专家的教学，简单地提供标签数据和选定的特征，使机器学习系统得到更快更准确的训练。 

 针对每一种教学环境，本工作将对现有技术进行全面的回顾，并讨论相关的应用。