論文の概要: Open challenges for Machine Learning based Early Decision-Making
research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13111v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 14:46:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-30 07:25:01.134980
- Title: Open challenges for Machine Learning based Early Decision-Making
research
- Title(参考訳): 機械学習による早期意思決定研究の課題
- Authors: Alexis Bondu, Youssef Achenchabe, Albert Bifet, Fabrice Cl\'erot,
Antoine Cornu\'ejols, Joao Gama, Georges H\'ebrail, Vincent Lemaire,
Pierre-Fran\c{c}ois Marteau
- Abstract要約: 本稿では、機械学習に基づく早期意思決定(ML-EDM)と呼ばれる、より一般的な問題を紹介する。
ML-EDM問題の定義後、この分野のさらなる研究のために10の課題が特定され、科学コミュニティに提案される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.579675360481332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: More and more applications require early decisions, i.e. taken as soon as
possible from partially observed data. However, the later a decision is made,
the more its accuracy tends to improve, since the description of the problem to
hand is enriched over time. Such a compromise between the earliness and the
accuracy of decisions has been particularly studied in the field of Early Time
Series Classification. This paper introduces a more general problem, called
Machine Learning based Early Decision Making (ML-EDM), which consists in
optimizing the decision times of models in a wide range of settings where data
is collected over time. After defining the ML-EDM problem, ten challenges are
identified and proposed to the scientific community to further research in this
area. These challenges open important application perspectives, discussed in
this paper.
- Abstract(参考訳): より多くのアプリケーションが早期決定を必要としており、つまり、部分的に観測されたデータからできるだけ早く取り除かれる。
しかし、後に決定が下されるほど、手書きの問題の記述が時間とともに豊かになるため、精度が向上する傾向にある。
このようなアールネスと決定の正確さの妥協は、初期の時系列分類の分野において特に研究されてきた。
本稿では,機械学習に基づく早期意思決定(ml-edm)と呼ばれる,より一般的な問題を提案する。
ML-EDM問題の定義後、この分野のさらなる研究のために10の課題を特定し、科学コミュニティに提案する。
これらの課題は、本論文で論じた、重要なアプリケーション視点を開放する。
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