Collaborative Data Acquisition and Learning Support - Publikacja - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Collaborative Data Acquisition and Learning Support

Abstrakt

With the constant development of neural networks, traditional algorithms relying on data structures lose their significance as more and more solutions are using AI rather than traditional algorithms. This in turn requires a lot of correctly annotated and informative data samples. In this paper, we propose a crowdsourcing based approach for data acquisition and tagging with support for Active Learning where the system acts as an oracle and repository of training samples. The paper presents the CenHive system implementing the proposed approach. Three different usage scenarios are presented that were used to verify the proposed approach.

Cytowania

  • 1

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1

    Scopus

Autorzy (2)

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 62 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (Springer Nature Switzerland AG 2020)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja monograficzna
Typ:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
Opublikowano w:
International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications strony 220 - 229,
ISSN:
Tytuł wydania:
Computer Information Systems and Industrial Management strony 220 - 229
Język:
angielski
Rok wydania:
2020
Opis bibliograficzny:
Boiński T., Szymański J.: Collaborative Data Acquisition and Learning Support// Computer Information Systems and Industrial Management/ : , 2020, s.220-229
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-030-47679-3_19
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

Powiązane datasety

wyświetlono 183 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Active Annotation in Evaluating the Credibility of Web-Based Medical Information: Guidelines for Creating Training Data Sets for Machine Learning

  • A. Nabożny,
  • B. Balcerzak,
  • A. Wierzbicki
  • + 2 autorów
2021

Medical Image Dataset Annotation Service (MIDAS)

2020

Active Learning Based on Crowdsourced Data

2022

Quantifying inconsistencies in the Hamburg Sign Language Notation System

  • M. Ferlin,
  • S. Majchrowska,
  • M. A. Plantykow
  • + 4 autorów
2024
Meta Tagi