斯坦福AI实验室机器学习编程新范式：弱监督

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深度学习模型有多好用是众所周知的，高质量的机器学习模型也并不难得。难得的是获取大量人工标注的训练数据，这些数据既昂贵又费时费力。因此，越来越多专业人士开始寻求弱监督范式，斯坦福 AI 实验室对此进行了一些综述，并描述了关于建模和整合各种监督来源的研究。 近年来，机器学习对现实世界的影响突飞猛进。这主要是因为深度学习模型的出现，它让从业者在没有任何手动设计特征的情况下就能够在基准测试数据集上得到当前最佳得分。由于有多个可用的开源机器学习框架（如 TensorFlow 和 pytorch 等）以及大量可用的先进模型，可以说高质量的机器学习模型现在几乎是商品化的资源。但是还有一个隐藏的问题：这些模型要依赖于大量人工标注的训练数 ………………………………