弱监督学习技术 弱监督学习方法通过仅使用部分标记的模型来帮助减少人类对训练模型的参与。它介于完全监督学习或半监督学习之间。这是一种使用带有噪声标签的数据的方法。这些标签通常由计算机通过使用启发式方法将未标记的数据与信号相结合以创建其标签来生成。在弱监督学习中，该算法从大量弱监督数据中学习。这可能包括...
本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督:只有一部分训练数据具备标签;不确切监督:训练数据只具备粗粒度标签;以及不准确监督:给出的标签并不总是真值。 机器学习在各种任务中取得了巨大成功,特别是在分类和回归等监督学习任务中。预测模型是从包含大量训练样本的训练数据集中学习,每个训练...
南京大学周志华教授综述论文：弱监督学习 在《国家科学评论》(National Science Review, NSR) 2018 年 1 月份出版的机器学习专题期刊中，介绍了南京大学周志华教授发表的一篇论文《A brief introduction to weakly supervised learning》。机器之心经授权对此论文部分内容做了编译介绍，更完整内容可查看英文论文原文。摘要：...
背景介绍:弱监督学习的挑战 弱监督标签在机器学习应用时广泛存在,比如噪音标签(noisy label), 单个数据对应多个标签(partial label/crowdsourcing), 多个数据对应单个标签(multiple-instance learning/label proportion)。 在每个不同标签的场景下都有很多方法被提出。 然而弱监督学习仍然面临着两个主要挑战: 处理多种弱监...
正是由于人工标注的种种劣势,研究人员不得不思考其它能快速产出有效标注数据的方法。弱监督学习框架 Snorkel 便是其中一种。 二、Snorkel 框架介绍 Snorkel 是一种快速产出训练数据的弱监督系统,利用标签函数,可以快速产生、管理、建模训练数据。 在Snorkel中,不需要使用手工标记的训练数据,而是要求用户编写标记函数 (la...
弱监督学习理论 弱监督通常分为三种类型:不完全监督、不确切监督、不准确监督。 (1)不完全监督,指的是训练数据只有部分是带有标签的,同时大量数据是没有被标注过的。这是最常见的由于标注成本过高而导致无法获得完全的强监督信号的情况,例如,聘请领域专家直接给大量数据添加标签的成本就相当高。另外,在为医学影像研究...
弱监督学习是一种利用比传统标签数据更轻松获取的弱监督信息来训练机器学习模型的方法。在实际应用中,获取大量精确标注的数据是一项耗时且昂贵的任务。而弱监督学习则通过利用存在于数据中的隐含标签、部分标签或者其他形式的弱监督信息,来替代传统的准确标签数据进行模型训练。本文将介绍弱监督学习的概念、原理以及在机器...
本文提出GLWS,一种基于最大期望算法(Expectation-Maximization, EM)的弱监督学习框架,通过将各种弱监督形式建模为非确定性有限自动机(Non-determinstic Finite Automata, NFA),并结合前向后向(Forward-Backward Algorithm)算法,高效的解决所提出的EM框架。
因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督:只有一部分训练数据具备标签;不确切监督:训练数据只具备粗粒度标签;以及不准确监督:给出的标签并不总是真值。 机器学习在各种任务中取得了巨大成功,特别是在分类和回归等监督学习任务中。预测模型是...
弱监督学习理论 弱监督通常分为三种类型:不完全监督、不确切监督、不准确监督。 (1)不完全监督,指的是训练数据只有部分是带有标签的,同时大量数据是没有被标注过的。这是最常见的由于标注成本过高而导致无法获得完全的强监督信号的情况,例如,聘请领域专家直接给大量数据添加标签的成本就相当高。另外,在为医学影像研究...