Utilizing unlabeled data for machine learning tasks - theoretical analysis

利用未标记数据进行机器学习任务 - 理论分析

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2015-04654
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.62万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2015-01-01 至 2016-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Mainstream machine learning tools depend on the availability of human annotated training data. Nowaday, in what is called the ``big data" era, applications of machine learning have access to very large amounts of un-annotated (a.k.a. unlabeled) data. Consequently, there is vast interest in designing machine learning tools that can utilize such big pools of raw, unannotated data to reduce the need for human intervention in the learning process. Various recently arising machine learning paradigms address this issue. These include Clustering, Active Learning, Semi-Supervised Learning, Domain Adaptation and Transfer Learning, as well as Learning from ``Weak Teachers" (like supervision obtained via crowdsourcing).
主流的机器学习工具依赖于人类注释的训练数据的可用性。现在,在所谓的“大数据”时代,机器学习的应用程序可以访问大量的未注释(也就是说,未标记的)数据。因此,人们对设计机器学习工具非常感兴趣,这些工具可以利用如此大的原始、未注释的数据池来减少学习过程中对人工干预的需求。最近出现的各种机器学习范式解决了这个问题。其中包括集群、主动学习、半监督学习、领域适应和迁移学习,以及向"薄弱教师”学习(如通过众包获得的监督)。

项目成果

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