面向非结构化数据分析的人机混合计算系统设计
人机交互
2016-06-16 v1
摘要
由于需要类人智能，当前用于分析非结构化数据的机器算法通常准确率较低。相反，尽管人类在分析非结构化数据方面远胜于机器算法，但作为计算代理，人类是不可预测的、速度较慢，且可能出错甚至具有恶意。因此，一个能够智能编排机器与人类计算资源的混合平台，相较于孤立使用任一类型的计算代理，有望提供显著更优的效益。在本文中，我们提出了一种新的混合人机计算平台，该平台集成了服务级别目标（SLO）管理，适用于可分解为节点表示子任务的依赖图的复杂任务。初步实验结果令人备受鼓舞。据我们所知，这是首个尝试设计此类混合人机计算平台的工作，且支持处理准确率、预算和完成时间这三个 SLO 参数。
引用
@article{arxiv.1606.04929,
title = {Designing a Human-Machine Hybrid Computing System for Unstructured Data Analytics},
author = {Koushik Sinha and Geetha Manjunath and Bidyut Gupta and Shahram Rahimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.04929},
year = {2016}
}
备注
conference pre-print version in Proc. 31st Intl. Conf. on Computers and Their Applications (CATA), Las Vegas, USA, April 4-6, 2016