「機械学習に人間のミスを組み込む」

Integrating human errors into machine learning

イギリスのケンブリッジ大学、アラン・チューリング研究所、プリンストン大学、およびGoogle DeepMindの科学者たちは、機械学習（ML）システムに不確実性を組み込んでいます。

研究者たちは、確立された画像分類データセットを使用して、人間が特定の画像に注釈を付ける際に不確実性レベルをフィードバックし、評価することができました。

彼らは、不確実なラベルでトレーニングすることで、システムが不確実なフィードバックをより良く処理できることを学びましたが、人間のフィードバックにより全体的なパフォーマンスが急速に低下します。

ケンブリッジ大学のマシュー・バーカー氏は、「私たちは[行動研究とML]を結びつけようとしており、機械学習が人間の不確実性を処理できるようにすることが目標です。」と述べています。 ケンブリッジ大学（英国）の記事を全文で表示

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抄録の著作権は、2023年 SmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカ合衆国に帰属します

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