論文の概要: A Statistician Teaches Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01194v1
- Date: Fri, 29 Jan 2021 04:59:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-03 16:19:04.394786
- Title: A Statistician Teaches Deep Learning
- Title(参考訳): 統計学者がディープラーニングを教える
- Authors: G. Jogesh Babu, David Banks, Hyunsoon Cho, David Han, Hailin Sang and
Shouyi Wang
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)は多くの注目を集め、現代のデータサイエンスでますます人気を博している。
コンピュータ科学者は、深層学習技術の発展を導いたため、考え方と視点は統計学者とは異なってくる可能性がある。
この文化のギャップに対処し、大学院生の統計学にディープラーニングを教えるためのヒントを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1219542318102635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning (DL) has gained much attention and become increasingly popular
in modern data science. Computer scientists led the way in developing deep
learning techniques, so the ideas and perspectives can seem alien to
statisticians. Nonetheless, it is important that statisticians become involved
-- many of our students need this expertise for their careers. In this paper,
developed as part of a program on DL held at the Statistical and Applied
Mathematical Sciences Institute, we address this culture gap and provide tips
on how to teach deep learning to statistics graduate students. After some
background, we list ways in which DL and statistical perspectives differ,
provide a recommended syllabus that evolved from teaching two iterations of a
DL graduate course, offer examples of suggested homework assignments, give an
annotated list of teaching resources, and discuss DL in the context of two
research areas.
- Abstract(参考訳): ディープラーニング(dl)は注目を集め、現代のデータサイエンスでますます人気が高まっている。
コンピュータ科学者はディープラーニング技術の開発を先導し、そのアイデアと視点は統計学者にとって異質に思える。
それでも統計学者が関与することが重要であり、多くの学生がキャリアのためにこの専門知識を必要としています。
本論文では,統計・応用数理科学研究所で開催されたDLプログラムの一環として,この文化格差に対処し,統計大学院生に深層学習を教えるためのヒントを提供する。
若干の背景から,dlと統計的視点の相違点を列挙し,dl大学院の2つのイテレーションの指導から進化した推奨シラバスを提供し,提案課題の例を示し,教材の注釈付きリストを与え,2つの研究領域の文脈でdlを議論する。
関連論文リスト
- Dynamic Skill Adaptation for Large Language Models [78.31322532135272]
動的スキル適応(Dynamic Skill Adaptation, DSA)は, 言語モデル(LLM)に新しい複雑なスキルを適応させる適応的かつ動的フレームワークである。
各スキルに対して,学習前スキルの詳細な記述を含む教科書的データと,学習前スキルの具体的活用を目標とした演習的データの両方を生成する。
LLAMA や Mistral のような大規模言語モデルを用いた実験は,提案手法が数学推論スキルや社会学習スキルに適応する上で有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-26T22:04:23Z) - How Good is ChatGPT in Giving Adaptive Guidance Using Knowledge Graphs in E-Learning Environments? [0.8999666725996978]
本研究では,動的知識グラフを大規模言語モデル (LLM) と統合し,学習者を支援する手法を提案する。
この手法の中心は、学生がトピックの前提条件を理解する上での知識グラフの役割である。
予備的な知見から, 学生はこの連携支援の恩恵を受け, 理解の向上と課題成果の向上が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T04:05:43Z) - Let Students Take the Wheel: Introducing Post-Quantum Cryptography with Active Learning [4.804847392457553]
ポスト量子暗号(PQC)は、既存のソフトウェアシステムをセキュアにするためのソリューションとして認識されている。
本研究は,PQCを大学生や大学院生に教える上での,新たなアクティブラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T01:52:03Z) - Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。
その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。
本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T17:44:58Z) - Algebraic Learning: Towards Interpretable Information Modeling [0.0]
この論文は、一般的な情報モデリングにおける解釈可能性の問題に対処し、問題を2つの範囲から緩和する試みである。
まず、問題指向の視点を用いて、興味深い数学的性質が自然に現れるモデリング実践に知識を取り入れる。
第二に、訓練されたモデルを考えると、基礎となるシステムに関するさらなる洞察を抽出するために様々な方法を適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-13T15:53:39Z) - A Survey of Knowledge Tracing: Models, Variants, and Applications [70.69281873057619]
知識追跡は、学生の行動データ分析の基本的なタスクの1つである。
我々は、異なる技術経路を持つ3種類の基本KTモデルを示す。
この急速に成長する分野における今後の研究の方向性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T13:05:55Z) - Graph Self-Supervised Learning: A Survey [73.86209411547183]
SSL(Self-supervised Learning)は、グラフデータの有望でトレンドの学習パラダイムとなっています。
グラフデータにSSL技術を用いた既存のアプローチをタイムリーかつ包括的にレビューします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-27T03:04:21Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T12:23:32Z) - Semantics of the Black-Box: Can knowledge graphs help make deep learning
systems more interpretable and explainable? [4.2111286819721485]
近年のディープラーニング(DL)の革新は、個人や社会に大きな影響を与える可能性がある。
DLモデルのブラックボックスの性質と大量のデータへの過度依存は、システムの解釈可能性と説明可能性に課題をもたらす。
本稿では,知識グラフとして提供される知識が,知識注入学習を用いたDL手法にどのように組み込まれているかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T22:55:23Z) - A Survey of Deep Active Learning [54.376820959917005]
アクティブラーニング(AL)は、最も少ないサンプルをマークすることで、モデルの性能向上を最大化しようとする。
ディープラーニング(DL)はデータに対して欲張りであり、大量のパラメータを最適化するために大量のデータ供給を必要とする。
ディープラーニング(Deep Active Learning, DAL)が誕生した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-30T04:28:31Z) - A fresh look at introductory data science [0.0]
本稿では、これらのニーズに対処するために設計されたデータサイエンスの入門学部のケーススタディを示す。
このコースには前提条件がなく、人文科学、社会科学、自然科学の学生だけでなく、目指す統計学やデータサイエンス専攻の幅広い聴衆に役立っている。
このようなコースを提供することによって生じる課題のユニークなセットについて議論し、これらの課題を踏まえて、教育設計要素、コンテンツ、構造、計算インフラ、およびコースの評価方法論について詳細な議論を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-01T18:39:34Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。