help研究问题主动学习与机器教学中的不确定性
非专业人士在注解高度专业化领域数据时，如何避免对AI的过度依赖？IUI '25
所属方向: AI可解释性、信任与校准依赖
主动学习与机器教学中的不确定性
统计基于当前已索引 question 数据，来源缺失不影响问题展示。
23
问题/痛点
6
来源
2025
最近年份
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在医学影像的注解任务中，基于双重加工理论的认知干预方法是否能提升注解质量？IUI '25
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如何有效利用性能有限的AI辅助非专家完成数据集注解，同时优化注解效率和质量？IUI '25
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
非专业人士很难高质量地为特定领域的数据集标注。IUI '25
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不同的查询策略如何影响分析师对主动学习系统的信任？IUI '24Assessing Trust in Active Learning Systems: Insights from Query Policies and Uncertainty Visualization
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不确定性可视化方法如何影响分析师的信任水平和分类性能？IUI '24Assessing Trust in Active Learning Systems: Insights from Query Policies and Uncertainty Visualization
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查询策略和不确定性可视化的交互如何影响系统的信任校准效果？IUI '24Assessing Trust in Active Learning Systems: Insights from Query Policies and Uncertainty Visualization
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
分析师可能过度信任或低估主动学习系统，导致决策错误。IUI '24Assessing Trust in Active Learning Systems: Insights from Query Policies and Uncertainty Visualization
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在早期阶段的交互式文本分类中，不同的采样方法（如随机采样、不确定性采样和多样性采样）如何影响分类器的泛化性能和性能估计偏差？IUI '22
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在任务类别严重不平衡的情况下，利用全文搜索进行早期正类标注能否显著提高分类器性能？IUI '22
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结合活跃学习（active learning）和全文搜索的方法，是否能有效减少冷启动阶段的标注数据需求？IUI '22
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
用户在冷启动阶段难以高效收集标注文本数据。IUI '22
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非技术用户在机器教学过程中如何感知和利用不确定性（知识空白或数据模糊）信息？IUI '22
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引入两种不确定性（Aleatoric和Epistemic）对用户教学策略和模型表现有何影响？IUI '22
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在交互式机器学习中，数据量与数据多样性如何影响用户理解模型行为和改进模型性能？IUI '22
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
非技术用户在使用AI教分类器时，难以理解模型行为和预测不确定性。IUI '22
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AI推荐标签的排序与空间显示会如何影响用户的标注决策？IUI '21
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AI系统的预测置信度分布会如何影响用户的信任与判断能力？IUI '21
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
复杂的多标签数据标注既耗时又容易出错，影响模型性能。IUI '21
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领域专家在使用自动化标签推荐系统时，如何平衡对系统错误的修正与自身的主动性？CHI '21
help研究问题主动学习与机器教学中的不确定性
自动化标签推荐和预填注释的准确性如何影响用户的行为、效率和决策质量？CHI '21
help研究问题主动学习与机器教学中的不确定性
现有用户界面设计是否适合凸显自动化推荐中的不确定性，从而提高用户参与的有效性？CHI '21
lightbulb现实痛点主动学习与机器教学中的不确定性
医疗领域专家难以在自动化标注中既提高效率又避免接受错误推荐。CHI '21