如何有效的获得高质量的大规模标注数据？

本文为亚利桑那州立大学在读计算机博士生周耀的2018年独家投稿，他给大家介绍了一个基于机器教学为基础的自适应交互型众包教学框架——JEDI ，它假设每个 learner 都有指数型的记忆遗忘曲线，并且能够保证教学的有效性，多样性，以及教学样本的质量。作者的原论文（http://cn.arxiv.org/abs/1804.06481）入选了2018的 KDD 会议。以下为投稿全文。 在很多机器学习的

>>阅读原文<<