美DARPA「依賴更少標籤」計劃加速機器學習研究

據美國政府計算機網站（GCN）報道，美國國防高級研究計劃局（DARPA）目前正在進行機器學習模型效率提升方面的研究。 目前大多數機器學習算法在訓練時都需要大量人工標籤的數據，而且算法的性能與這類數據的數量成正相關。但是，人工標籤足夠數量的優質數據需要消耗大量的人力和物力資源。 DARPA「依賴更少標籤」計劃減少標籤數據量來搭建模型，並減少案例模型數量以適應不同的環境。該計劃重點關注兩個方面：（1）

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