竞赛游戏设计与AI在线/终身/弱监督学习利用

该博客提出将图像识别和标注任务转化为游戏形式,通过动态图像、重标注和交互式标注增强数据多样性,提高模型的泛化能力。游戏化的标注过程不仅可能减少标注噪音,还可能提高标注者的参与度和准确性。此外,通过排行榜和人机对抗,这种方法可以激发用户兴趣,进一步优化标注质量和速度。最后,作者设想让用户提交训练好的模型,形成一种刷榜竞赛,促进社区的互动和模型进步。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

认知标注任务都做成游戏
https://blog.youkuaiyun.com/foreachself/article/details/112166372

比如一堆图像到处晃,然后让识别里面有啥,检测等等

屏幕(游戏)分辨率,就是CNN感知的那个面 然后游戏内容就是一堆图像乱飞,遮挡,colorshift都安排上 我就不信泛化能力不强了?

重标注: 比如多人去标同一张图像,同一张图像拥有多人的标注版本

动态标注: 让图像随机连续平移(其他增强都可以),然后人工去用刚开始标的(此处为bbox)框去跟踪,调整框(或者标注自由度)以连续
这样可以一次标注获得大量增强的标注图像,同一人的重标注版本

你认为引入新标注噪音?其实这让标注更加平滑与稳定,增加可靠性;而这对人类来说,并不会增加任何难度,反而更喜欢连续标注(游戏型)

可交互标注(增强信息): 非空间变换增强都是“离散”型的? 比如colorshift,增强后根本没有标注变化,仅仅是看得出来和看不出来的问题
如果能在交互标注保存这个配置,用于训练增强感觉就很不错,(“人机”对抗让模型学到人眼分界?)

连连看用在pair标注上 图像和标签/文本,用这个机制标注能更快一些 尤其是多标签,一个图的标签列一大堆想半天 不如多次乱序标注,更人类友好

不是纯游戏设计,比验证码娱乐感强

还能靠人机刷榜对抗
然后游戏后期排行榜就都是AI

最终做成让用户可以提交模型
刷榜竞赛

这个idea蛮简单
应该有类似的,可是我找不到

Foldit有点像

### 数据挖掘学习路径知识体系 #### 一、基础知识准备 对于零基础的学习者来说,构建扎实的基础至关重要。这不仅限于编程技能,还包括数学和统计学方面的预备知识。掌握Python语言是进入数据挖掘领域的重要一步[^1]。 #### 二、核心概念理解 深入理解机器学习算法及其应用场景,熟悉监督学习、无监督学习等不同类型的模型工作原理。同时也要关注特征工程的重要性,在实际项目中往往占据着举足轻重的地位。 #### 三、工具和技术栈的选择 选择合适的工具集来支持日常的数据处理任务非常重要。除了广泛使用的Scikit-Learn库之外,还可以探索其他如TensorFlow, PyTorch这样的深度学习框架;而对于大规模分布式计算,则可以考虑Apache Spark生态系统中的MLlib组件[^2]。 #### 四、实践操作经验积累 理论联系实际才能真正提高技术水平。通过参Kaggle竞赛或者解决真实世界的问题,能够有效提升解决问题的能力并加深对整个流程的理解。此外,利用Flume这类高效可靠的日志收集系统可以帮助获取更多样化的训练样本用于分析研究[^4]。 #### 五、持续跟进前沿动态 随着技术的发展变化迅速,保持终身学习的态度十分必要。定期阅读最新的科研论文,参加行业会议交流心得都是不错的方式之一。特别是针对当前热门的人工智能领域内大型预训练模型的研究进展给予特别的关注[^3]。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = pd.read_csv('example.csv') # 划分测试集训练集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.2) # 特征缩放 scaler = StandardScaler().fit(X_train) X_scaled = scaler.transform(X_train) # 训练逻辑回归分类器 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_scaled, y_train) # 预测性能评估 predictions = clf.predict(scaler.transform(X_test)) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}') ```
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