亞利桑那州立大學(Arizona State University)是全美最大最佳的五所“大學城”之一,創立於1885年,坐落於距州府鳳凰城11英裏的大學城坦佩。

亞利桑那州立大學學術力量雄厚,教學一流,被譽為全美州立大學中研究密度最高的大學之一,是全球性跨學科教學和研究的重要中心。其商學院和教育學院排名全美前列。此外,天文學也是亞利桑那州立大學名牌係科。

VIP內容

講座題目

優化人群智慧:推理、學習和教學:Optimize the Wisdom of the Crowd: Inference, Learning, and Teaching

講座簡介

對標記數據的需求日益增長,使得眾包在各種高影響的現實世界應用中蓬勃發展,例如協作知識(例如,數據注釋、語言翻譯)、集體創造力(例如,類比挖掘、眾籌)和反向圖靈測試(例如,類似驗證碼的係統),等。在監督學習的背景下,眾包指的是注釋過程,其中的數據項外包和處理的一組大多是非熟練的在線工作者。因此,研究者或組織能夠以較低的成本在短時間內通過人群的反饋收集大量的信息。 盡管眾包服務被廣泛采用,但它的一些基本問題仍然沒有得到解決,特別是在信息和認知層麵,如激勵設計、信息聚合和異質學習。本教程旨在:(1)從優化群體智慧的角度,全麵回顧在探索眾包力量方麵的最新進展;(2)在人學習的背景下,識別開放的挑戰並洞察未來趨勢。我們相信這是計算數據科學中一個新興的和潛在的高影響力的課題,它將吸引學術界和工業界的研究人員和實踐者。 與之前關於眾包的教程和研討會相比,本教程的重點將放在各個方麵,包括:(1)解決眾包真相推斷問題的曆史和最新出現的技術(即推斷眾包項目的基本真相標簽);(2)不完全預言者的主動學習(即回答下一個應標注哪一個預言者,查詢哪一個預言者)和多標記者的異質學習(即多任務學習和眾包標簽的多視角學習);(3)監督眾包工作者以教學的形式學習和標注(即向眾包工作者傳授一個概念,如標注圖像或對文檔進行分類)。。

講座嘉賓

Yao Zhou,目前對數據挖掘和機器學習問題感興趣。具體地說,研究主題集中在眾包、異質學習、機器教學和深入學習的醫療保健。以前的研究主要集中在視頻/圖像分割、監控視頻分析(異常活動檢測、行人計數等)。

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最新論文

In this work we describe the system from Natural Language Processing group at Arizona State University for the TextGraphs 2019 Shared Task. The task focuses on Explanation Regeneration, an intermediate step towards general multi-hop inference on large graphs. Our approach consists of modeling the explanation regeneration task as a \textit{learning to rank} problem, for which we use state-of-the-art language models and explore dataset preparation techniques. We utilize an iterative re-ranking based approach to further improve the rankings. Our system secured 2nd rank in the task with a mean average precision (MAP) of 41.3\% on the test set.

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