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通过窃取人类周期排名

Ranking by Stealing Human Cycles
课程网址: http://videolectures.net/mlss06tw_wu_rshc/  
主讲教师: Tingfan Wu
开课单位: 加州大学
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
对对象进行排名是一项具有挑战性的任务 主要困难是一些感兴趣的特征缺乏客观标准。 随着互联网的广泛使用,可以将评估不可测量属性的人类能力与机器的计算能力相结合。 一个很好的例子是对照片,食品和许多其他人的互联网投票。 在本次演讲中,我们提出了一个配对的比较框架,其中要求用户在一对对象中显示首选项。 照片排名任务的实验表明,配对方法优于常用的评分方法。
课程简介: Ranking objects is a challenging task for machines. The main difficulty is that some characteristics of interest lack objective criteria. As the Internet becomes more widely used, it is possible to integrate the human capability of evaluating unmeasurable properties with the computational power of machines. A good example is the Internet voting for photos, foods and many others. In this talk, we propose a paired comparison framework, in which users are asked to show preferences in a pair of objects. Experiments on a photo ranking task show that the paired method outperforms the commonly used scoring method.
关 键 词: 比较框架; 配对方法; 评分方法
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-06-11:chenxin
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