Learning」の意訳です。Xiaさんによる投稿です。DryBellでトレーニングデータをラベリングするこのプログラムによる手法は、はるかに高速で柔軟性がありますが、手動で指定されたラベルよりも明らかに品質が劣ります。これらのラベル付け関数によって生成されたラベルは、しばしば重なり合って矛盾します。DryBellは生成的モデリング手法を使用して、ラベル付け関数の正確さと相関を明確に一貫した方法で自動的に推定します。truth)ラベルなしでこれを行うのです。これを使用して、データポイントごとに出力を重み付けし、それらの出力を単一の確率的ラベルに結合します。各ラベリング関数のラベル付けの一致と不一致を利用し、新しい行列補完アプローチを使用して、出力を最もよく説明するラベリング関数の精度と相関パラメータを学習します。結果のラベルは、以下のシステム図に示すように、任意のモデルを訓練するために(例えばTensorFlowで)使用することができます。Drybellの有効性を調べるために、Webコンテンツ内のトピックの分類、特定の製品に関する言及の特定、および特定のリアルタイムイベントの検出を目的とした、3つのタスクと対応するデータセットを使用しました。DryBellを使うと、私たちは以下のような既存の情報源、あるいは迅速にラベリングが可能な様々な情報源をラベリング関数として利用する事ができました。DryBellの目標は、たとえばWebデータでコンテンツまたはイベントの分類を行うために、機械学習モデル(C)を訓練することです。DryBellでは、ユーザーはさまざまな既存のナレッジリソースを表現するラベリング関数を作成し(A)、自動的に再重み付けして結合します(B)。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉IQ130とIQ180の科学者がノーベル賞を受賞する可能性は同じくらいだ。WordPress.。