論文の概要: Weakly Supervised Learning Creates a Fusion of Modeling Cultures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01485v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 21:52:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 16:24:24.140316
• Title: Weakly Supervised Learning Creates a Fusion of Modeling Cultures
• Title（参考訳）: 弱い教師付き学習はモデリング文化の融合を生み出す
• Authors: Chengliang Tang, Gan Yuan, Tian Zheng
• Abstract要約: 弱い監督下でのみアルゴリズムモデリングを使用することは、不安定で誤解を招く結果につながる可能性がある。 有望な方向性は、データモデリングの文化をこのようなフレームワークに統合することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2872586139884623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The past two decades have witnessed the great success of the algorithmic modeling framework advocated by Breiman et al. (2001). Nevertheless, the excellent prediction performance of these black-box models rely heavily on the availability of strong supervision, i.e. a large set of accurate and exact ground-truth labels. In practice, strong supervision can be unavailable or expensive, which calls for modeling techniques under weak supervision. In this comment, we summarize the key concepts in weakly supervised learning and discuss some recent developments in the field. Using algorithmic modeling alone under a weak supervision might lead to unstable and misleading results. A promising direction would be integrating the data modeling culture into such a framework.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間、breimanらによって提唱されたアルゴリズムモデリングフレームワークが大きな成功を収めてきた。 (2001). それでも、これらのブラックボックスモデルの優れた予測性能は、強い監督の可用性に大きく依存しています。 正確で正確な接地ラベルの大規模なセット。 実際には、強力な監督は利用できないか高価なものになり、弱い監督下でのモデリング技術を要求する。 本稿では、弱教師付き学習における鍵となる概念を要約し、この分野の最近の発展について論じる。 弱い監督下でのアルゴリズムモデリングだけでは、不安定で誤解を招く結果につながる可能性がある。 有望な方向性は、データモデリング文化をこのようなフレームワークに統合することだ。

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