論文の概要: Levels of Analysis for Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05107v1
- Date: Mon, 6 Apr 2020 15:58:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 06:18:59.282454
- Title: Levels of Analysis for Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習のための分析のレベル
- Authors: Jessica Hamrick and Shakir Mohamed
- Abstract要約: 我々は、研究を理解し、分析し、議論するために使用できる共通の概念的枠組みの採用を提唱する。
認知科学や神経科学で人気があり、機械学習にも大いに役立つと信じているフレームワークを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.042576270337081
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning is currently involved in some of the most vigorous debates
it has ever seen. Such debates often seem to go around in circles, reaching no
conclusion or resolution. This is perhaps unsurprising given that researchers
in machine learning come to these discussions with very different frames of
reference, making it challenging for them to align perspectives and find common
ground. As a remedy for this dilemma, we advocate for the adoption of a common
conceptual framework which can be used to understand, analyze, and discuss
research. We present one such framework which is popular in cognitive science
and neuroscience and which we believe has great utility in machine learning as
well: Marr's levels of analysis. Through a series of case studies, we
demonstrate how the levels facilitate an understanding and dissection of
several methods from machine learning. By adopting the levels of analysis in
one's own work, we argue that researchers can be better equipped to engage in
the debates necessary to drive forward progress in our field.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は現在、これまで見た中でもっとも活発な議論に関わっている。
このような議論はしばしば輪になって行き来し、結論も結論も出ない。
機械学習の研究者たちが、まったく異なる参照の枠組みでこれらの議論をし、視点を整合させ、共通の根拠を見つけることが困難であることを考えると、これは当然のことだ。
このジレンマの治療法として、研究を理解し、分析し、議論するために使用できる共通の概念的枠組みの採用を提唱する。
認知科学や神経科学で広く普及しているフレームワークを1つ紹介し,機械学習にも大きなメリットがあると考えている。
一連のケーススタディを通じて、このレベルが機械学習からのいくつかの方法の理解と分離をいかに促進するかを実証する。
研究者は、自身の研究に分析のレベルを取り入れることで、我々の分野の進歩を促進するために必要な議論に積極的に取り組むことができると論じる。
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