中国人工智能学会通讯——金融博弈下的价值学习 1.2 数据分析和贝叶斯推断
1.2 数据分析和贝叶斯推断 我们对这个问题的另外一个考虑是现在的数据科学。统计学通常包含两个部分，一个是学习；一个是统计推断。在学习的部分收集数据，收集数据后有一个方案是对数据进行建模。一种最简单的建模方式是均匀分布；另外一种经常用到的，特别是物理学、化学等自然科学用到的一种分布是高斯分布，还有经济学最常用的幂次率。对于这些不同的分布，我们逐步地知道它们越来越多的情况，可以说，我们有一个知其.....
中国人工智能学会通讯——众包中的统计推断与激励机制 3 众包激励措施
3 众包激励措施 我要讨论的下一个问题，就是在做众包的时候怎么付钱。我之所以想做这个问题，是因为我对前面的解决方案并不是很满意。尽管极小极大熵原理相对投票，以及其他的方法准确率有很大的提高，但是我希望能有更大的提高。 如果我们想把一个问题的解决方案做出本质的提升，往往需要跳出原来的解决思路。我们注意到众包远不只是机器学习的问题。众包是个商业行为。众包人员给我们标记数据时，我们需要付钱。如何付钱有....
中国人工智能学会通讯——众包中的统计推断与激励机制 2 如何提高众包数据的质量
2 如何提高众包数据的质量 众包存在的问题 可是，通过众包获取的数据标签质量或许不高。主要原因如下。 ●专业技能。因为众包人员可能没有标记你的数据所需的技能。●动机。众包人员没有动力好好地把这个数据标记好。 如果使用低质量的数据去训练一个机器学习模型，不管使用什么高级的算法都可能无济于事。 众包中的统计推断 在一定程度上，统计推断可以帮助我们从低质量的通过众包获得的数据标签中提炼出正确的标签。 ....
中国人工智能学会通讯——众包中的统计推断与激励机制 1 为什么需要众包
我今天要讲的是众包。具体来说，我将讨论如何通过众包获取高质量的数据标签。为开发一个机器学习的智能系统，我们第一步要做的事情就是获得高质量的带标签的数据。 1 为什么需要众包 通过众包我们很容易拿到大量的带有标签的数据。众包有两个优点。 ●速度快。一个商业众包平台或许有上百万甚至几百万的数据标记人员。 ●便宜。在亚马逊众包平台标注一个图像数据通常都不到1美分。 所以，通过众包可以以很少的花费在短时....
《中国人工智能学会通讯》——12.28 推断模型
12.28 推断模型 本章中给出一个推断模型，根据工人给任务的答案，它能够推断任务的关键词的真实结果。下面首先介绍模型的核心思想，然后给出模型构建与模型学习的一些细节。 建模核心思想 : 工人答案准确率的是建模的核心。 主要考虑如下因素对工人答案准确率的影响。 (1) 工人质量。它包含两个部分。① 工人自身质量。由于工人自身能力与背景知识的差别，每个工人有不同的自身质量。自身质量很低的工人，比如....
《中国人工智能学会通讯》——11.5 关联性用户属性推断
11.5 关联性用户属性推断 用户画像是个性化推荐的基础。在大多数的社交网络中，并不能得到准确和完整的用户属性。现有的工作通过利用用户产生的网络数据来推断用户属性[5] ，表明了用户网络行为活动对于预测用户属性的有效性。但是这些研究工作是独立研究用户属性的，并且只利用了文本内容。本文利用用户在社会媒体网络中产生的丰富在线多媒体内容信息和用户属性之间的关系，研究关联性用户属性推断。特别地研究性别、....
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