Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Learning Meets Optimized Item Selection

論文の概要: Active Learning Meets Optimized Item Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03105v1
Date: Mon, 22 Nov 2021 18:29:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-12 15:17:18.102437
Title: Active Learning Meets Optimized Item Selection
Title（参考訳）: Active Learningがアイテム選択を最適化
Authors: Bernard Kleynhans, Xin Wang, Serdar Kad{\i}o\u{g}lu
Abstract要約: 本稿では,最適化項目選択問題の概要とそれを解決するための多段階最適化フレームワークについて述べる。次に,現在進行中のランダム化探索の一環として,最適化された項目選択をアクティブラーニングに組み込む方法について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.417899694508422
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Designing recommendation systems with limited or no available training data remains a challenge. To that end, a new combinatorial optimization problem is formulated to generate optimized item selection for experimentation with the goal to shorten the time for collecting randomized training data. We first present an overview of the optimized item selection problem and a multi-level optimization framework to solve it. The approach integrates techniques from discrete optimization, unsupervised clustering, and latent text embeddings. We then discuss how to incorporate optimized item selection with active learning as part of randomized exploration in an ongoing fashion.
Abstract（参考訳）: 限られたまたは利用可能なトレーニングデータを持たないレコメンデーションシステムの設計は依然として課題である。そこで、新しい組合せ最適化問題を定式化し、ランダム化トレーニングデータの収集時間短縮を目標とする実験のための最適化項目選択を生成する。まず,最適化項目選択問題の概要と,それを解決するための多段階最適化フレームワークについて述べる。このアプローチでは、離散最適化、教師なしクラスタリング、潜在テキスト埋め込みといった技術を統合する。次に,現在進行中のランダム化探索の一環として,最適化された項目選択をアクティブラーニングに組み込む方法について論じる。

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