通过众包推断真值

普遍有效的真值几乎不可能获得，或需付出极高代价。对于无普遍有效真值的监督学习，一种推荐方法是应用众包：收集由多个不同专业水平个体标注的大型数据集，并推断用作训练分类器标签的真值数据。然而，由于所处理问题的敏感性（例如乳腺癌组织学图像中有丝分裂检测），所获得的数据在用于分类器训练前需经核实与恰当评估。即便在有机计算系统语境中，无可争议的真值也未必总存在。因此，应通过聚合与验证各自主体的局部知识来推断真值。