論文の概要: Patterns, predictions, and actions: A story about machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05242v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 03:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:45:38.504581
• Title: Patterns, predictions, and actions: A story about machine learning
• Title（参考訳）: パターン、予測、行動: 機械学習に関する物語
• Authors: Moritz Hardt and Benjamin Recht
• Abstract要約: この機械学習に関する大学院教科書は、データのパターンが予測と連続的なアクションをどのようにサポートするかを物語っている。 因果関係の自己完結した導入、因果推論の実践、逐次的な意思決定、強化学習は、読者に行動とその結果について推論するための概念とツールを与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.32629659530159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This graduate textbook on machine learning tells a story of how patterns in data support predictions and consequential actions. Starting with the foundations of decision making, we cover representation, optimization, and generalization as the constituents of supervised learning. A chapter on datasets as benchmarks examines their histories and scientific bases. Self-contained introductions to causality, the practice of causal inference, sequential decision making, and reinforcement learning equip the reader with concepts and tools to reason about actions and their consequences. Throughout, the text discusses historical context and societal impact. We invite readers from all backgrounds; some experience with probability, calculus, and linear algebra suffices.
• Abstract（参考訳）: この機械学習に関する大学院教科書は、データのパターンが予測と連続的なアクションをどのようにサポートするかを物語っている。 意思決定の基礎から始まり、教師付き学習の構成要素として表現、最適化、一般化を扱います。 ベンチマークとしてのデータセットの章は、彼らの歴史と科学的基盤を調べます。 因果関係への自己完結型導入、因果推論の実践、逐次的意思決定、強化学習は、読者に行動とその影響を判断するための概念とツールを提供する。 この文章は歴史的文脈と社会的な影響について論じている。 我々はすべての背景から読者を招き、確率、微積分、線形代数の経験を積んだ。

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