Vi introducerar en algoritm som, givet n objekt, lär sig en likhetsmatris över alla n 2 par, från crowdsourced data ensam. Algoritmen tar prover svar på adaptivt valda triplet-baserade relativa-similaritet frågor. Varje fråga har formen "är objekt en mer lik b eller c?" och väljs för att vara maximalt informativ med tanke på de föregående svaren. Utmatningen är en inbäddning av objekten i Euclidean utrymme (som MDS); vi refererar till detta som "crowd kärnan". SVMs avslöjar att crowd kärnan fångar framträdande och subtila funktioner över ett antal domäner, såsom "är randig" bland slipsar och "vowel vs. konsonant" bland bokstäver.
Metoden "crowd core" REF bygger en likhetsmatris från crowdsourced data, och väljer maximalt informativa tripletter av saker för annoterare att jämföra.
Adaptively Learning the Crowd Kernel
{'venue': 'The 28th International Conference on Machine Learning, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}