从有限的标注原材料数据到高质量生产数据：乳品行业案例研究（技术报告）

工业4.0提供了利用物联网技术整合多源传感器数据以更好利用生产线中原材料的机会。数据随手可得（大数据现象）这一普遍看法，常常受到在严苛约束下有效获取高质量数据需求的挑战。在本文中，我们提出一种设计方法，使用主动学习来增强学习能力，以在受限数量的原材料训练数据下构建生产结果的模型。所提方法扩展了现有主动学习方法，以有效解决基于回归的学习问题，并可服务于物理世界中数据获取需要耗费过多资源的场景。我们进一步提出一组定性度量来分析学习器性能。所提方法通过使用乳品行业中的一个实际应用进行演示，其中牛奶从多个小型奶牛场收集并运送到乳制品生产厂加工成白干酪。