論文の概要: Active Hybrid Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08854v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 21:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:51:54.320222
• Title: Active Hybrid Classification
• Title（参考訳）: アクティブハイブリッド分類
• Authors: Evgeny Krivosheev, Fabio Casati, Alessandro Bozzon
• Abstract要約: 本論文では,クラスタとマシンが分類問題にどう対応できるかを示す。 本稿では,活発な学習と群集分類を編成し,それらを活発なサイクルで組み合わせるアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.02441914023811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hybrid crowd-machine classifiers can achieve superior performance by combining the cost-effectiveness of automatic classification with the accuracy of human judgment. This paper shows how crowd and machines can support each other in tackling classification problems. Specifically, we propose an architecture that orchestrates active learning and crowd classification and combines them in a virtuous cycle. We show that when the pool of items to classify is finite we face learning vs. exploitation trade-off in hybrid classification, as we need to balance crowd tasks optimized for creating a training dataset with tasks optimized for classifying items in the pool. We define the problem, propose a set of heuristics and evaluate the approach on three real-world datasets with different characteristics in terms of machine and crowd classification performance, showing that our active hybrid approach significantly outperforms baselines.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドクラウドマシン分類器は、自動分類のコスト効率と人間の判断精度を組み合わせることで、優れた性能を達成できる。 本稿では,群集と機械が分類問題に取り組む際の相互サポートについて述べる。 具体的には,活発な学習と群集分類を編成し,それらを活発なサイクルで組み合わせるアーキテクチャを提案する。 分類すべき項目のプールが有限である場合、学習対ハイブリッド分類における搾取トレードオフに直面し、プール内の項目の分類に最適化されたタスクとトレーニングデータセットを作成するために最適化された群集タスクのバランスをとる必要があることを示す。 この問題を定義し,提案するヒューリスティックスと,マシンとクラウドの分類性能の異なる3つの実世界のデータセットに対するアプローチを評価し,我々のアクティブハイブリッドアプローチがベースラインを大幅に上回ることを示す。

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