弱监督机器学习范式与关键技术

中国人工智能大会2017 本资源摘要信息来自中国人工智能大会2017，会议主题为学习_weak_supervision（弱监督机器学习范式），由Min-Ling Zhang（张敏灵）博士主讲，会议地点为杭州，时间为2017年7月23日。该资源提供了机器学习、云计算、大数据、众包等相关知识点的详细介绍。 一、学习_weak_supervision（弱监督机器学习范式） 学习_weak_supervision是机器学习领域中的一个重要概念，指的是在弱监督的环境下进行机器学习。弱监督机器学习范式不同于传统的监督学习范式，它不需要大量的标注数据，而是通过少量的标注数据和大量的未标注数据来进行学习。这使得机器学习模型可以在实际应用中更加灵活和高效。 二、机器学习 机器学习是人工智能领域中的一个核心概念，指的是让机器通过数据和算法来进行学习和改进。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种。监督学习需要大量的标注数据来进行学习，而无监督学习不需要标注数据，半监督学习则是介于两者之间的一种学习方式。 三、云计算 云计算是指通过网络将大量的计算资源进行集中化和虚拟化，以提供按需的计算服务。云计算可以提供海量的存储空间和计算资源，使得机器学习和数据分析更加高效和灵活。 四、大数据 大数据是指大量的、高速的、多样化的数据的集合。大数据的特点是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样化）。大数据的应用非常广泛，包括数据分析、机器学习、人工智能等领域。 五、众包 众包是指将任务或项目分配给多个个人或团队，以提高工作效率和质量。众包在机器学习和数据分析领域中的应用非常广泛，可以用来收集和标注大量的数据。 六、Supervised Learning（监督学习） 监督学习是机器学习领域中的一个基本概念，指的是通过标注数据来训练机器学习模型。监督学习的基本假设是，模型可以通过学习标注数据来学习新的知识和规律。 七、Traditional Supervised Learning（传统监督学习） 传统监督学习是监督学习的一种，指的是通过大量的标注数据来训练机器学习模型。传统监督学习的基本假设是，模型可以通过学习标注数据来学习新的知识和规律。 八、Basic Assumption: Strong Supervision（基本假设：强监督） 基本假设：强监督是指监督学习的基本假设，即模型可以通过学习标注数据来学习新的知识和规律。这是机器学习领域中的一个基本概念。 九、Key Factor for Successful Learning（成功学习的关键因素） 成功学习的关键因素是指机器学习模型需要的关键要素，包括数据质量、算法选择、模型参数等。只有当这些要素都满足时，机器学习模型才能达到最佳的学习效果。 本资源摘要信息来自中国人工智能大会2017，提供了机器学习、云计算、大数据、众包等相关知识点的详细介绍。