論文の概要: Panoramic Learning with A Standardized Machine Learning Formalism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07783v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 17:44:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 14:42:29.638867
• Title: Panoramic Learning with A Standardized Machine Learning Formalism
• Title（参考訳）: 標準化された機械学習形式によるパノラマ学習
• Authors: Zhiting Hu, Eric P. Xing
• Abstract要約: 本稿では,多様なMLアルゴリズムの統一的な理解を提供する学習目的の標準化された方程式を提案する。 また、新しいMLソリューションのメカニック設計のガイダンスも提供し、すべての経験を持つパノラマ学習に向けた有望な手段として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.34627789412102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) is about computational methods that enable machines to learn concepts from experiences. In handling a wide variety of experiences ranging from data instances, knowledge, constraints, to rewards, adversaries, and lifelong interplay in an ever-growing spectrum of tasks, contemporary ML/AI research has resulted in a multitude of learning paradigms and methodologies. Despite the continual progresses on all different fronts, the disparate narrowly-focused methods also make standardized, composable, and reusable development of learning solutions difficult, and make it costly if possible to build AI agents that panoramically learn from all types of experiences. This paper presents a standardized ML formalism, in particular a standard equation of the learning objective, that offers a unifying understanding of diverse ML algorithms, making them special cases due to different choices of modeling components. The framework also provides guidance for mechanic design of new ML solutions, and serves as a promising vehicle towards panoramic learning with all experiences.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)は、機械が経験から概念を学ぶことを可能にする計算手法である。 データインスタンス、知識、制約、報酬、敵、生涯にわたる対人関係など、幅広い分野の経験を扱う中で、現代のML/AI研究は様々な学習パラダイムと方法論を生み出している。 あらゆる異なる分野における継続的な進歩にもかかわらず、異なる狭義のアプローチは、標準化され、構成可能で、再利用可能な学習ソリューションの開発を困難にし、あらゆるタイプの経験からパノラマ的に学習するaiエージェントを構築することは可能であればコストがかかる。 本稿では,MLアルゴリズムを統一的に理解する学習目的の標準的な方程式を標準化したML形式について述べる。 このフレームワークは、新しいMLソリューションのメカニック設計のガイダンスも提供しており、あらゆる経験を持つパノラマ学習に向けた有望な手段となっている。

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