将人类错误纳入机器学习中

Integrating human errors into machine learning

研究人员发现,使用不确定标签进行训练可以提高这些系统处理不确定反馈的性能。¶来源:PeopleImages/Getty Images

英国剑桥大学、艾伦·图灵研究所、普林斯顿大学和谷歌DeepMind的科学家正在将不确定性纳入机器学习(ML)系统中

研究人员利用已建立的图像分类数据集,让人类在注释特定图像时提供反馈并评估他们的不确定性水平。

他们发现,当使用不确定标签进行训练时,系统可以更好地处理不确定的反馈,尽管其整体性能会随着人类反馈的增加而迅速下降。

剑桥大学的Matthew Barker表示:“我们试图将[行为研究和ML]联系起来,以便机器学习可以开始处理人类的不确定性,因为人类是系统的一部分。”

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