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Utilizing unlabeled data for machine learning tasks - theoretical analysis

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
批准号：
RGPIN-2015-04654
负责人：
BenDavid, Shai
金额：
$2.62万
依托单位：
University of Waterloo
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2017
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至 2018-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=635102
关键词：
Utilizingunlabeleddatamachinelearning

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
主流机器学习工具依赖于人类标注的训练数据的可用性。如今，在所谓的“大数据”时代，机器学习的应用程序可以访问大量未注释（又称未标记）的数据。因此，人们对设计机器学习工具产生了巨大的兴趣，这些工具可以利用如此大的原始、未注释的数据池，以减少对学习过程中人为干预的需求。最近出现的各种机器学习范例都解决了这个问题。这些方法包括聚类、主动学习、半监督学习、领域适应和迁移学习，以及向“弱教师”学习（比如通过众包获得的监督）。
英文摘要
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).
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会议论文
Machine Learning Beyond Prediction - Extracting Insights and Guiding Actions
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04333
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.99万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    BenDavid, Shai
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Machine Learning Beyond Prediction - Extracting Insights and Guiding Actions
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04333
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.99万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    BenDavid, Shai
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Machine Learning Beyond Prediction - Extracting Insights and Guiding Actions
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04333
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.99万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    BenDavid, Shai
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Utilizing unlabeled data for machine learning tasks - theoretical analysis
  • 批准号：
    RGPIN-2015-04654
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.62万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    BenDavid, Shai
  • 依托单位：
    University of Waterloo
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