論文の概要: Machine Learning with a Reject Option: A survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11277v3
• Date: Wed, 21 Feb 2024 10:10:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:35:39.779338
• Title: Machine Learning with a Reject Option: A survey
• Title（参考訳）: リジェクトオプションによる機械学習: 調査
• Authors: Kilian Hendrickx, Lorenzo Perini, Dries Van der Plas, Wannes Meert, Jesse Davis
• Abstract要約: この調査は、拒絶を伴う機械学習の概要を提供することを目的としている。 本稿では,2種類の拒絶,曖昧さ,新規性拒絶につながる条件を紹介する。 我々は,モデルの予測的,拒絶的品質を評価するための戦略をレビューし,分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.43771007525432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models always make a prediction, even when it is likely to be inaccurate. This behavior should be avoided in many decision support applications, where mistakes can have severe consequences. Albeit already studied in 1970, machine learning with rejection recently gained interest. This machine learning subfield enables machine learning models to abstain from making a prediction when likely to make a mistake. This survey aims to provide an overview on machine learning with rejection. We introduce the conditions leading to two types of rejection, ambiguity and novelty rejection, which we carefully formalize. Moreover, we review and categorize strategies to evaluate a model's predictive and rejective quality. Additionally, we define the existing architectures for models with rejection and describe the standard techniques for learning such models. Finally, we provide examples of relevant application domains and show how machine learning with rejection relates to other machine learning research areas.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、不正確になりやすい場合でも、常に予測を行う。 この振る舞いは、多くの意思決定支援アプリケーションで避けるべきであり、ミスが深刻な結果をもたらす可能性がある。 1970年にはすでに勉強していたが、最近は拒絶を伴う機械学習が関心を集めている。 この機械学習サブフィールドにより、機械学習モデルは、間違いを犯す可能性のある予測を控えることができる。 この調査は、拒絶を伴う機械学習の概要を提供することを目的としている。 我々は,2種類の拒絶,曖昧さ,新規性拒絶につながる条件を導入し,慎重に定式化する。 さらに,モデルの予測的かつ拒絶的品質を評価するための戦略をレビューし,分類する。 さらに、拒絶を伴うモデルに対する既存のアーキテクチャを定義し、そのようなモデルを学ぶための標準技術を記述する。 最後に、関連するアプリケーションドメインの例を示し、機械学習が他の機械学習研究領域とどのように関係しているかを示す。

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