Researchers interested in creating what I’ve called second generation human computation systems (e.g., systems that use human labels to train a machine learning model) might be interested in Shamir et al. (2014) (for an example using audio) and Cheng and Bernstein (2015). Also, these projects can be done with open calls, whereby researchers compete to create machine learning models with the greatest predictive performance. For example, the Galaxy Zoo team ran an open call and found a new approach that outperformed the one developed in Banerji et al. (2010); see Dieleman, Willett, and Dambre (2015) for details.
ငါဒုတိယမျိုးဆက်လူ့တွက်ချက်မှုစနစ်များကိုခေါ်မယ့်အဘယျသို့ဖန်တီးခြင်းအတွက်စိတ်ဝင်စားသုတေသီများက (ဥပမာ, တစ်စက်သင်ယူမှုပုံစံကိုလေ့ကျင့်ပေးဖို့လူ့တံဆိပ်များကိုအသုံးပြုစနစ်များ) ကိုစိတ်ဝင်စားစေခြင်းငှါ Shamir et al. (2014) (အသံ အသုံးပြု. ဥပမာတစ်ခုအတွက်) နှင့် Cheng and Bernstein (2015) ။ ဒါ့အပြင်အဲဒီစီမံကိန်းများကိုသုတေသီများအကြီးမြတ်ဆုံးကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်အတူစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကိုဖန်တီးရန်ယှဉ်ပြိုင်မထွက်ရပွင့်လင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှုနဲ့လုပ်ဆောင်နိုင်တယ်။ ဥပမာ, က Galaxy တိရစ္ဆာန်ရုံအဖွဲ့သည်တစ်ဦးပွင့်လင်းခေါ်ဆိုခပွေးအတွက်ဖွံ့ဖြိုးပြီးတ outperformed တဲ့ချဉ်းကပ်မှုအသစ်တွေ့ရှိရ Banerji et al. (2010) ; မြင် Dieleman, Willett, and Dambre (2015) အသေးစိတျအဘို့။