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Integrating Machine Learning with Human Knowledge

机译：与人类知识集成机器学习

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摘要

Machine learning has been heavily researched and widely used in many disciplines. However, achieving high accuracy requires a large amount of data that is sometimes difficult, expensive, or impractical to obtain. Integrating human knowledge into machine learning can significantly reduce data requirement, increase reliability and robustness of machine learning, and build explainable machine learning systems. This allows leveraging the vast amount of human knowledge and capability of machine learning to achieve functions and performance not available before and will facilitate the interaction between human beings and machine learning systems, making machine learning decisions understandable to humans. This paper gives an overview of the knowledge and its representations that can be integrated into machine learning and the methodology. We cover the fundamentals, current status, and recent progress of the methods, with a focus on popular and new topics. The perspectives on future directions are also discussed.
机译：在许多学科中，机器学习已经大量研究和广泛使用。然而，实现高精度需要大量数据，有时难以困难，昂贵或不切实际。将人类知识集成到机器学习中可以显着降低数据需求，提高机器学习的可靠性和鲁棒性，并建立可解释的机器学习系统。这允许利用机器学习的大量人类知识和能力，以实现功能和性能，并将有助于人类和机器学习系统之间的互动，使机器学习决策可以谅解。本文概述了知识及其表示，可以集成到机器学习和方法中。我们涵盖了这些方法的基本原理，现状和最近进展，重点是流行和新的主题。还讨论了未来方向的观点。

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