論文の概要: Teaching Key Machine Learning Principles Using Anti-learning Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10660v1
- Date: Mon, 16 Nov 2020 05:43:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 01:16:12.534959
- Title: Teaching Key Machine Learning Principles Using Anti-learning Datasets
- Title(参考訳): アンチラーニングデータセットを用いたキー機械学習原則の指導
- Authors: Chris Roadknight, Prapa Rattadilok, Uwe Aickelin
- Abstract要約: 我々は、最良の解に一般化する代替方法の教えを提唱する。
学生は、トレーニングプロセスから除外されたデータに対する検証の重要性についてより深く理解することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Much of the teaching of machine learning focuses on iterative hill-climbing
approaches and the use of local knowledge to gain information leading to local
or global maxima. In this paper we advocate the teaching of alternative methods
of generalising to the best possible solution, including a method called
anti-learning. By using simple teaching methods, students can achieve a deeper
understanding of the importance of validation on data excluded from the
training process and that each problem requires its own methods to solve. We
also exemplify the requirement to train a model using sufficient data by
showing that different granularities of cross-validation can yield very
different results.
- Abstract(参考訳): 機械学習の教育の多くは、反復的なヒルクライミングアプローチと、ローカルあるいはグローバルの最大化につながる情報を得るためのローカル知識の利用に焦点を当てている。
本稿では,アンチラーニング(アンチラーニング)と呼ばれる手法を含む,最適解への代替手法の教育を提唱する。
簡単な指導方法を用いることで、学生はトレーニングプロセスから除外されたデータに対する検証の重要性をより深く理解することができ、各問題には独自の解決方法が必要である。
また, クロスバリデーションの粒度が異なっており, 結果が全く異なることを示すことにより, 十分なデータを用いてモデルを訓練する必要性を例示する。
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