Fugu-MT 論文翻訳(概要): Breiman's "Two Cultures" Revisited and Reconciled

論文の概要: Breiman's "Two Cultures" Revisited and Reconciled

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13596v1
Date: Wed, 27 May 2020 19:02:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 08:02:38.290142
Title: Breiman's "Two Cultures" Revisited and Reconciled
Title（参考訳）: ブレイマンの「2つの文化」の再考と再考
Authors: Subhadeep (DEEP) Mukhopadhyay and Kaijun Wang
Abstract要約: データモデリングの2つの文化:パラメトリック統計とアルゴリズム機械学習。 2つの文化」の間のギャップは、それらを一貫性のある全体と組み合わせる方法を見つけない限り、避けられません。本稿は,2つの文化の関連性を確立することで,その解決策を提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In a landmark paper published in 2001, Leo Breiman described the tense standoff between two cultures of data modeling: parametric statistical and algorithmic machine learning. The cultural division between these two statistical learning frameworks has been growing at a steady pace in recent years. What is the way forward? It has become blatantly obvious that this widening gap between "the two cultures" cannot be averted unless we find a way to blend them into a coherent whole. This article presents a solution by establishing a link between the two cultures. Through examples, we describe the challenges and potential gains of this new integrated statistical thinking.
Abstract（参考訳）: 2001年に発表された画期的な論文で、leo breiman氏はデータモデリングの2つの文化(パラメトリック統計とアルゴリズム機械学習)の緊張関係について説明した。これら2つの統計的学習フレームワークの文化的な分割は、近年着実に成長している。今後はどうなるのか? この"2つの文化"のギャップの拡大は、それらをコヒーレントな全体に統合する方法を見つけない限りは回避できない、と非難的に明らかになっています。本稿では,この2つの文化のリンクを確立することで解決する。実例を通じて,この新しい統合的統計的思考の課題と可能性について述べる。

関連論文リスト

Accelerated Stochastic ExtraGradient: Mixing Hessian and Gradient Similarity to Reduce Communication in Distributed and Federated Learning [50.382793324572845]
分散コンピューティングはデバイス間の通信を伴うため、効率性とプライバシという2つの重要な問題を解決する必要がある。本稿では,データ類似性とクライアントサンプリングのアイデアを取り入れた新しい手法について分析する。プライバシー問題に対処するために,付加雑音の手法を適用し,提案手法の収束への影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-22T00:49:10Z)
Investigating Cultural Alignment of Large Language Models [10.738300803676655]
LLM(Large Language Models)は,異なる文化で採用されている多様な知識を真にカプセル化していることを示す。社会学的調査をシミュレートし、実際の調査参加者のモデル応答を参考として、文化的アライメントの定量化を行う。本稿では,人類学的推論を活用し,文化的アライメントを高める新しい手法である人類学的プロンプティングを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T18:47:28Z)
Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in Large Language Models [89.94270049334479]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における文化的優位性について述べる。 LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T05:38:23Z)
On the Cultural Gap in Text-to-Image Generation [75.69755281031951]
テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成における課題のひとつは、トレーニングデータに存在する文化ギャップの意図しない反映である。クロスカルチャー画像を生成するT2Iモデルの能力を体系的に評価するベンチマークは存在しない。本稿では,モデルが対象文化にどの程度適しているかを評価するため,包括的評価基準付きChallenging Cross-Cultural (C3)ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T13:17:55Z)
Evade the Trap of Mediocrity: Promoting Diversity and Novelty in Text Generation via Concentrating Attention [85.5379146125199]
強力なトランスフォーマーアーキテクチャは高品質な文を生成するのに優れていることが証明されている。本研究では,Transformerにおけるスペーサーの注意値が多様性を向上させることを発見した。注意分布のシャープさを制御するために,新しい注意正規化損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-14T07:53:16Z)
The "given data" paradigm undermines both cultures [0.0]
データは矢印付きの「ブラックボックス」に強制され、それから第2の矢印によって触媒され、出力に変換される。ブレイマンは、統計学における2つの文化の区別をカプセル化したものとして、この視覚の2つの解釈を提唱している。このコメントでは、統計学のより広い視点で議論し、そのために、統計的革新と実践のための実りある領域として「前」と「後」の質問を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-26T11:22:06Z)
Revisiting Rashomon: A Comment on "The Two Cultures" [95.81740983484471]
Breiman氏は「Rashomon Effect」と呼び、予測精度基準を等しく満たす多くのモデルが存在するが、情報を実質的に異なる方法で処理する状況について説明した。この現象は、データに適合するモデルに基づいて結論を導き出すか、意思決定を自動化することを困難にします。私は、この問題の意義を探求する機械学習文学における最近の研究と関係しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-05T20:51:58Z)
Comments on Leo Breiman's paper 'Statistical Modeling: The Two Cultures' (Statistical Science, 2001, 16(3), 199-231) [1.2183405753834562]
ブレマンは統計学者に、より広く考え、未知のモデルのない学習世界に踏み込むよう求めた。新たなフロンティアが出現し、学習アルゴリズムの役割、影響、安定性が予測品質によって測定されるのではなく、推論によって測定されるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-21T07:40:37Z)
Bridging Breiman's Brook: From Algorithmic Modeling to Statistical Learning [6.837936479339647]
2001年、レオ・ブレイマンは「データモデリング」と「アルゴリズムモデリング」の文化の違いについて書いた。 20年後のこの区分は、個人をキャンプに割り当てること、知的境界の両面で、はるかに短命であると感じた。これは主に、アルゴリズムメソッドをツールボックスに組み込んだ「データモデラー」によるものだと主張しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T03:38:41Z)
From Culture to Clothing: Discovering the World Events Behind A Century of Fashion Images [100.20851232528925]
本稿では,着る衣服に影響を及ぼす特定の文化的要因を特定するための,データ駆動型アプローチを提案する。私たちの仕事は、計算的、スケーラブルで、簡単にリフレッシュ可能なアプローチによる、カルチャーと衣服のリンクに向けた第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-02T18:58:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。