I den övervakade klassificeringsramen krävs övervakning av människor för att märka en uppsättning inlärningsdata som sedan används för att bygga klassificeringen. Men i många tillämpningar är den mänskliga tillsynen antingen oprecis, svår eller dyr. I detta dokument övervägs problemet med att lära sig en övervakad klassifikation från data med osäkra etiketter, och en modellbaserad klassificeringsmetod föreslås för att lösa det. Tanken med den föreslagna metoden är att konfrontera en oövervakad modellering av data med den övervakade information som bärs genom märkning av inlärningsdata för att upptäcka inkonsekvenser. Metoden kan därefter bygga en robust klassificeringsapparat med hänsyn till de upptäckta inkonsekvenserna i etiketterna. Experiment om artificiella och verkliga data tillhandahålls för att belysa huvuddragen i den föreslagna metoden samt en ansökan om objektigenkänning under svag övervakning.
I REF föreslår författarna att man använder en oövervakad blandningsmodell där den övervakade informationen införs, för att jämföra den övervakade information som ges av inlärningsdata med en oövervakad modellering.
Robust supervised classification with mixture models: Learning from data with uncertain labels
{'venue': 'Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}