Weak Supervision 发音 释义 Definition 弱监督（学习） ：一种机器学习训练方式，使用不完全、不精确、带噪声或间接的标注信号 来训练模型，而不是依赖大量高质量的人工精标数据。常见信号包括：启发式规则、远程监督（用知识库自动对齐）、弱标注、众包粗标、数据编程的标注函数等。（也常写作 weakly supervised learning 。）
发音 Pronunciation (IPA) /wik suprvn/
例句 Examples Weak supervision helps us train a model without labeling every image by hand.
Using weak supervision from heuristics and noisy logs, the team built a classifier that generalized well to new data.
词源 Etymology weak 来自古英语 wāc ，表示“软弱的、力量不足的”，在此引申为“信号强度不够、可靠性不高”。supervision 源自拉丁语 *super-*（“在上、之上”）+ videre （“看”），原义接近“监督、看管”。合起来在机器学习语境中指：监督信号“有但不强/不干净”，并非完全准确的真值标注。
相关词 Related Words Distant Supervision Semi-Supervised Learning Self-Supervised Learning Noisy Labels Labeling Function Data Programming Active Learning Transfer Learning 文献与作品 Literary / Notable Works Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision （系统阐述用弱监督/标注函数快速生成训练数据的代表性论文与方法）Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly （介绍以“数据编程”方式组织弱监督信号的经典工作）Deep Learning （Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）（书中在监督学习相关章节与扩展讨论里常提及弱标注/噪声标注等与弱监督紧密相关的设定）Foundations of Machine Learning （在学习理论与噪声、标注不完美等话题中，与弱监督问题域高度相关） 
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