論文の概要: A Reflection on Learning from Data: Epistemology Issues and Limitations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13270v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 11:05:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 19:48:41.776330
- Title: A Reflection on Learning from Data: Epistemology Issues and Limitations
- Title（参考訳）: データから学ぶことに関する考察:認識論の問題と限界
- Authors: Ahmad Hammoudeh, Sara Tedmori and Nadim Obeid
- Abstract要約: 本稿では,データから得られた知識の問題点と限界について考察する。
この論文は、一般的な数学的理論を用いてプロセスを記述する際の欠点について、いくつかの光を当てている。
さらに、データから学ぶことに特化した理論の必要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309205
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although learning from data is effective and has achieved significant
milestones, it has many challenges and limitations. Learning from data starts
from observations and then proceeds to broader generalizations. This framework
is controversial in science, yet it has achieved remarkable engineering
successes. This paper reflects on some epistemological issues and some of the
limitations of the knowledge discovered in data. The document discusses the
common perception that getting more data is the key to achieving better machine
learning models from theoretical and practical perspectives. The paper sheds
some light on the shortcomings of using generic mathematical theories to
describe the process. It further highlights the need for theories specialized
in learning from data. While more data leverages the performance of machine
learning models in general, the relation in practice is shown to be logarithmic
at its best; After a specific limit, more data stabilize or degrade the machine
learning models. Recent work in reinforcement learning showed that the trend is
shifting away from data-oriented approaches and relying more on algorithms. The
paper concludes that learning from data is hindered by many limitations. Hence
an approach that has an intensional orientation is needed.
- Abstract（参考訳）: データから学ぶことは効果的であり、重要なマイルストーンを達成したが、多くの課題と制限がある。
データから学ぶことは観察から始まり、より広い一般化へと進む。
このフレームワークは科学では議論の余地がありますが、素晴らしいエンジニアリングの成功を達成しています。
本稿では,認識論的問題とデータから得られた知識の限界について考察する。
この文書では、より多くのデータを得ることが、理論的および実践的な観点からより良い機械学習モデルを達成するための鍵である、という一般的な認識について論じている。
この論文は、一般的な数学的理論を用いてプロセスを記述する際の欠点について、いくつかの光を当てている。
さらに、データから学ぶことに特化した理論の必要性を強調している。
より多くのデータが機械学習モデルのパフォーマンスを一般的に活用しているが、実際にはその関係性は最善の対数であることが示されている。
最近の強化学習の研究は、この傾向がデータ指向のアプローチからアルゴリズムに依存していることを示している。
論文は、データから学ぶことは多くの制限によって妨げられると結論づけている。
したがって、インテンテンション指向を持つアプローチが必要となる。
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