Expert-augmented machine learning

Machine learning is proving invaluable across disciplines. However, its success is often limited by the quality and quantity of available data, while its adoption is limited by the level of trust afforded by given models. Human vs. machine performance is commonly compared empirically to decide wheth...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Xuất bản năm:Proc Natl Acad Sci U S A
Những tác giả chính: Gennatas, Efstathios D., Friedman, Jerome H., Ungar, Lyle H., Pirracchio, Romain, Eaton, Eric, Reichmann, Lara G., Interian, Yannet, Luna, José Marcio, Simone, Charles B., Auerbach, Andrew, Delgado, Elier, van der Laan, Mark J., Solberg, Timothy D., Valdes, Gilmer
Định dạng: Artigo
Ngôn ngữ:Inglês
Được phát hành: National Academy of Sciences 2020
Những chủ đề:
Physical Sciences
Truy cập trực tuyến:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7060733/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32071251
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1073/pnas.1906831117
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Những quyển sách tương tự