弱监督学习专题简介  

作　　者：张敏灵[1] 李宇峰[2] 

机构地区：[1]东南大学,南京210096 [2]南京大学,南京210023

出　　处：《中国科学：信息科学》2021年第3期520-520,共1页Scientia Sinica(Informationis)

摘　　要：在许多现实任务中,数据对象的标注过程成本很高,学习系统通常难以获得完全、具体、精确的强监督信息.近年来,面向监督信息不充分、不具体、不精确等场景的弱监督学习范式已成为机器学习的热点研究领域.SCIENCE CHINA Information Sciences组织出版"弱监督学习专题"(Special Focus on Weakly Supervised Learning),旨在报道弱监督学习算法与应用方面的前沿进展.

关 键 词：机器学习 数据对象 前沿进展 热点研究领域 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]