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面向 CRISP-ML (Q) 的机器学习过程模型和质量保证方法论
我们提出了一个适用于机器学习应用程序的过程模型，该模型涵盖从定义范围到维护部署的机器学习应用程序的六个阶段，其中每个阶段都包括适合解决风险挑战的质量保障方法，是一个具有普适性和稳定性的质量保障技术任务的行业和应用程序中性过程模型，该模型扩展
PDF4 years ago
DeepCruiser: 面向有状态深度学习系统的自动化导向测试
该论文介绍了一种用于测试循环神经网络的测试框架，并在现有语音转文字深度学习系统上进行了测试，以提高循环神经网络系统的质量和可靠性。
PDF6 years ago
蒙特卡罗树搜索引导的混合系统两层虚假检测
介绍了一个基于蒙特卡洛树搜索的优化框架，用于在探索和开发之间，平衡探索和开发，并对杂乱无章的黑盒组件进行优化建模，以进行质量保证。
PDF6 years ago
WSDMWSDM Cup 2017 会议录：破坏检测和三元评分
WSDM Cup 2017 是一个数据挖掘挑战赛，旨在解决当今知识库的主要问题：质量保证和实体搜索，其中质量保证重点解决了维基数据知识库中的破坏检测问题，而实体搜索则采用三元组评分的方法进行，参赛者通过云平台提交其软件，并被激励公开分享其方
PDF7 years ago
使用神经机器翻译从差异中自动生成提交消息
该论文介绍了利用 Neural Machine Translation 技术将 diffs 转化为 commit messages 的方法，并进行了模型训练和评估，同时提出了质量过滤器来保证生成 commit messages 的质量。
PDF7 years ago
AAAI众包通道优化：多样性至关重要
在众包领域，为提高质量的方法之一是将任务分配给多个工人以通过冗余答案来提高质量，但如果询问的是同质源，则成本可能很高。为了取得良好的成本 - 质量权衡，应用有效的众包访问优化技术至关重要。我们提出的新型众包模型 Access Path Mo
PDF9 years ago
带交叉验证的压缩感知
本文研究如何通过 Compressed Sensing 的解码算法，基于少量的测量（如信号中的采样点），恢复一个高维向量数据的信息，并且探讨了其稀疏性水平如何影响该方法的质量保证。
PDF16 years ago