Wyszukiwarka
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 35 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
- dane badawcze Tagged images with bees 3
- dane badawcze Tagged images with bees 2
wyświetlono 129 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)
- B. Klaudel,
- A. Obuchowski,
- B. Rydziński
- + 4 autorów
2020