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Data Science–A Systematic Treatment
Professor M. Tamer Özsu
- M. Tamer Özsu discusses “Data Science–A Systematic Treatment,” a Contributed Article in the July 2023 CACM
People @ SIGMOD 2023
Professor C. Mohan
- At the 15th Big Data Infrastructure (BDI) Workshop in Osaka University (Nov. 4, 2022)
- Tsinghua University
Professor Shazia Sadiq
- The University of Queensland
- Talk Title: Improving the Resilience of Educational Data Products
Professor Senjuti Basu Roy
- NJIT Institute for Data Science
- NEW JERSEY INSTITUTE OF TECHNOLOGY
- https://datascience.njit.edu/
An emerging trend is to leverage an under-explored and richly heterogeneous pool of human knowledge inside machine algorithms, a practice popularly termed as human-in-the-loop (HIL) process. A wide variety of applications, starting from query processing to text translation, feature engineering, or even human decision making in complex uncertain environments stand to benefit from such synergistic man-machine collaboration. This talk will discuss our ongoing projects, recent research results, and impacts that investigate a variety of optimization opportunities inside such HIL systems, considering the roles and responsibilities of three key stakeholders – humans (workers), machines (algorithms), and platforms (online infrastructure where the work takes place). Following that, the talk will briefly discuss how this ongoing research is well aligned in the context of the future-of-work.
한 가지 새로운 트렌드는 기계 알고리즘 내에서 미개척되고 다양한 인간 지식 자원을 활용하는 것인데, 이를 일반적으로 ‘인간 참여 (Human-in-the-Loop, HIL)’ 프로세스라고 합니다. 질의 처리, 텍스트 번역, 피처 엔지니어링, 복잡하고 불확실한 환경에서의 인간의 의사 결정과 같은 다양한 응용 분야에서 이러한 인간과 기계의 협력이 상호작용하여 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 이 발표에서는 우리의 진행 중인 프로젝트, 최근의 연구 결과, 그리고 이러한 HIL 시스템 내에서의 다양한 최적화 기회에 대해 논의합니다. 이때, 인간 (작업자), 기계 (알고리즘), 플랫폼 (작업이 수행되는 온라인 인프라)이라는 세 가지 주요 이해관계자의 역할과 책임을 고려합니다. 이후, 발표는 이 연구가 미래의 일의 맥락에서 어떻게 잘 맞는지 간략하게 논의할 것입니다.