Human vs. supervised machine learning: Who learns patterns faster?

计算机科学 机器学习 人工智能 任务(项目管理) 认知 心理学 管理 神经科学 经济
作者
Niklas Kühl,Marc Goutier,Lucas Baier,Clemens Wolff,Dominik Martin
出处
期刊:Cognitive Systems Research [Elsevier BV]
卷期号:76: 78-92 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.cogsys.2022.09.002
摘要

The capabilities of supervised machine learning (SML), especially compared to human abilities, are being discussed in scientific research and in the usage of SML. This study provides an answer to how learning performance differs between humans and machines when there is limited training data. We have designed an experiment in which 44 humans and three different machine learning algorithms identify patterns in labeled training data and have to label instances according to the patterns they find. The results show a high dependency between performance and the underlying patterns of the task. Whereas humans perform relatively similarly across all patterns, machines show large performance differences for the various patterns in our experiment. After seeing 20 instances in the experiment, human performance does not improve anymore, which we relate to theories of cognitive overload. Machines learn slower but can reach the same level or may even outperform humans in 2 of the 4 of used patterns. However, machines need more instances compared to humans for the same results. The performance of machines is comparably lower for the other 2 patterns due to the difficulty of combining input features.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
打打应助天边采纳,获得10
刚刚
1秒前
lilili完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
3秒前
村医发布了新的文献求助30
4秒前
4秒前
5秒前
Alandia发布了新的文献求助10
5秒前
Qing灿发布了新的文献求助10
5秒前
淡淡蛋挞发布了新的文献求助10
6秒前
优雅苑睐完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
陶醉延恶发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
wanci应助大神水瓶座采纳,获得10
8秒前
1235656646发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
彭洪泽发布了新的文献求助10
9秒前
FashionBoy应助狮子座采纳,获得10
10秒前
思源应助动听的母鸡采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
10秒前
爆米花应助俭朴的一曲采纳,获得10
10秒前
11秒前
11秒前
嗯哼发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
ccc完成签到 ,获得积分10
12秒前
阿九发布了新的文献求助10
13秒前
学术学习渣子完成签到,获得积分10
13秒前
Z6kjoA发布了新的文献求助20
13秒前
彭洪泽完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
HAHAHA发布了新的文献求助10
14秒前
刻苦冷菱发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988732
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531027
关于积分的说明 11252281
捐赠科研通 3269732
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804764
邀请新用户注册赠送积分活动 881869
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809021