BriefGPT - AI 论文速递
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训练和推断期间的预测共享
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习任务对数据质量敏感，但企业难以获得足够数据集。研究提出基于贝叶斯框架的回归市场机制，为数据共享提供经济激励，解决监督学习回归任务中的挑战。概率设置可减小市场参与者的财务风险。
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关键要点
- 机器学习任务对输入数据的质量敏感。
- 企业难以获得足够的数据集，数据通常在不同所有者间分布。
- 数据所有者可能是竞争对手，不愿意共享信息。
- 提出基于贝叶斯框架的回归市场机制，提供经济激励以促进数据共享。
- 研究市场性质，指出当前文献中存在的财务风险。
- 概率设置可以减小市场参与者的财务风险。
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