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Limitations of Traditional Training Methods for Crowd Workers in Machine Classification and Labeling Tasks

Mahima (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
Another type of broadly-used method is training the crowd workers before assigning them to a given MCS task [69, 78]. This type of methods overcome the problem of embedding gold instances in the whole annotation process of crowd workers because a crowd worker without enough domain knowledge can get trained and crowd workers not performing well after the training can be excluded earlier. Nevertheless, in most existing solutions in this category, a fixed training set is used to train the crowd workers and the final selection of the crowd workers is mainly based on the number of questions they correctly answered in the training phase. We, via the following illustrative example, argue that the number of correctly answered questions during the training process may not be a good indicator for the final selection of crowd workers, and we can do much better if we consider each individual user’s learning pattern.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
15.06.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783384262448
Herausgeber
tredition
Sonderedition
Nein
Autor
Mahima
Seitenanzahl
108
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Klebebindung
Schlagwörter
Crowd Labeling, Machine Learning Training, Microtasking Platforms, Traditional Training Methods, Training Effectiveness, Data Quality, Worker Knowledge Gaps, Ambiguity and Bias, Scalability and Consistency, Gamification
Thema-Inhalt
TBC - Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein TDP - Andere Fertigungsverfahren TBR - Angepasste Technologie TDC - Industrielle Chemie und Chemietechnologie
Höhe
234 mm
Breite
15.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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