Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Education: Designing semantically ordered and ontologically guided modular neural networks

論文の概要: Machine Education: Designing semantically ordered and ontologically guided modular neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03841v1
Date: Fri, 7 Feb 2020 09:43:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 05:02:49.229310
Title: Machine Education: Designing semantically ordered and ontologically guided modular neural networks
Title（参考訳）: 機械教育:意味論的順序付けと存在論的誘導型モジュール型ニューラルネットワークの設計
Authors: Hussein A. Abbass, Sondoss Elsawah, Eleni Petraki, Robert Hunjet
Abstract要約: まず、機械教育と教育に関する選択された試みについて論じる。次に、人的教育から構造へ理論と方法論を結合させ、機械教育の授業設計における中核的な問題を数学的に定義する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018156030818882
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The literature on machine teaching, machine education, and curriculum design for machines is in its infancy with sparse papers on the topic primarily focusing on data and model engineering factors to improve machine learning. In this paper, we first discuss selected attempts to date on machine teaching and education. We then bring theories and methodologies together from human education to structure and mathematically define the core problems in lesson design for machine education and the modelling approaches required to support the steps for machine education. Last, but not least, we offer an ontology-based methodology to guide the development of lesson plans to produce transparent and explainable modular learning machines, including neural networks.
Abstract（参考訳）: 機械の教育、機械教育、カリキュラムデザインに関する文献は、機械学習を改善するために主にデータとモデル工学の要素に焦点を当てた論文を控えて、まだ初期段階にある。本稿では,まず,機械教育と教育の日程選択の試みについて論じる。次に、人間教育から機械教育における授業設計の核となる問題と、機械教育のステップを支援するのに必要なモデリングアプローチを構造化し、数学的に定義する理論と方法論を組み合わせる。最後に、ニューラルネットワークを含む透明で説明可能なモジュール型学習マシンを開発するためのレッスンプランの開発を指導するオントロジーベースの方法論を提供する。

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