看啥推荐读物
专栏名称: 数据派THU
本订阅号是“THU数据派”的姊妹账号,致力于传播大数据价值、培养数据思维。
今天看啥  ›  专栏  ›  数据派THU

【斯坦福博士论文】通过数据高效方法增强机器学习

数据派THU  · 公众号  · 大数据  · 2024-04-09 18:55
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本论文介绍了创新的机器学习策略。监督深度学习技术在我们生活的所有领域(包括金融、医疗保健、社交网络等)都产生了巨大且前所未有的影响。然而,这种进步受到了一个重大挑战的阻碍:对大型、高质量标注数据集的依赖。这个问题在生物医药等领域尤为严重,因为在这些领域中,数据的获取和注释不仅成本高昂,而且复杂。为了应对这些挑战,本论文介绍了创新的机器学习策略,这些策略是数据高效的,旨在减少对大型标注数据集的依赖,同时保持或提高深度学习模型的有效性。本论文系统地分为两个主要部分,每个部分都针对数据高效机器学习的关键方面。第一部分致力于为现有数据集开发优化的高级算法,特别是在标注有限的约束下。这一部分引入了一个新的机器学习设置,用于在低标注 ………………………………

原文地址:访问原文地址
快照地址: 访问文章快照