Abstrakt. Maskininlärning och kunskapsinhämtning från experter har tydliga förmågor som verkar komplettera varandra. Vi rapporterar en studie som visar integrationen av dessa strategier kan både förbättra noggrannheten i den utvecklade kunskapsbasen och minska utvecklingstiden. Dessutom fann vi att användarna förväntade sig att de expertsystem som skapats genom det integrerade tillvägagångssättet skulle ha högre noggrannhet än de som skapats utan maskininlärning och bedömde det integrerade tillvägagångssättet som mindre svårt att använda. De gav också gynnsamma utvärderingar av både den specifika integrerade programvaran, ett system som kallas Knowledge Factory, och av det allmänna värdet av maskininlärning för kunskapsinhämtning.
I en studie utförd av REF uppgavs att samverkande experter med maskininlärningsmetoder var en större fördel för att öka noggrannheten hos den utvecklade kunskapsbasen.
An Experimental Evaluation of Integrating Machine Learning with Knowledge Acquisition
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}