論文の概要: Deep Learning in Business Analytics: A Clash of Expectations and Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09337v1
- Date: Thu, 19 May 2022 06:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-20 14:53:59.780143
- Title: Deep Learning in Business Analytics: A Clash of Expectations and Reality
- Title(参考訳): ビジネス分析におけるディープラーニング - 期待と現実の衝突
- Authors: Marc Andreas Schmitt
- Abstract要約: 本稿では、ディープラーニングがビジネス分析における導入を加速させるのになぜ難しいのかを説明する。
ディープラーニングの採用は、計算の複雑さ、ビッグデータアーキテクチャの欠如、透明性の欠如によるだけでなく、影響を受けていることが示されている。
ディープラーニングは、ひとつのサイズではなく、既存のMLモデルのボディに強力な追加として、すべてのソリューションに適合するものとみなすべきです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Our fast-paced digital economy shaped by global competition requires
increased data-driven decision-making based on artificial intelligence (AI) and
machine learning (ML). The benefits of deep learning (DL) are manifold, but it
comes with limitations that have - so far - interfered with widespread industry
adoption. This paper explains why DL - despite its popularity - has
difficulties speeding up its adoption within business analytics. It is shown -
by a mixture of content analysis and empirical study - that the adoption of
deep learning is not only affected by computational complexity, lacking big
data architecture, lack of transparency (black-box), and skill shortage, but
also by the fact that DL does not outperform traditional ML models in the case
of structured datasets with fixed-length feature vectors. Deep learning should
be regarded as a powerful addition to the existing body of ML models instead of
a one size fits all solution.
- Abstract(参考訳): 我々の急成長したデジタル経済は、グローバルな競争によって形成され、人工知能(AI)と機械学習(ML)に基づくデータ駆動型意思決定の強化が必要です。
ディープラーニング(DL)の利点は多様体ですが、業界が広く採用されるのを妨げている制限が伴っています。
本稿では、DLの人気にもかかわらず、なぜビジネス分析におけるDLの採用を加速させるのかを説明する。
ディープラーニングの採用は、計算の複雑さ、ビッグデータアーキテクチャの欠如、透明性の欠如(ブラックボックス)、スキル不足などの影響を受けているだけでなく、固定長特徴ベクトルを持つ構造化データセットの場合、dlが従来のmlモデルに勝らないという事実からも影響を受けている。
ディープラーニングは、すべてのソリューションに適した1つのサイズではなく、既存のmlモデル本体への強力な追加と見なされるべきである。
関連論文リスト
- Machine Learning vs Deep Learning: The Generalization Problem [0.0]
本研究では,従来の機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)アルゴリズムの比較能力について,外挿の観点から検討した。
本稿では,MLモデルとDLモデルの両方が指数関数で学習され,学習領域外の値でテストされる経験的分析を提案する。
その結果,ディープラーニングモデルには,学習範囲を超えて一般化する固有の能力があることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T21:42:55Z) - A Closer Look at the Limitations of Instruction Tuning [54.565210478164104]
インストラクションチューニング(IT)は,大規模言語モデル(LLM)における知識やスキルの向上に失敗することを示す。
また、一般的なIT改善手法は、シンプルなLoRA微調整モデルよりも性能改善につながるものではないことも示している。
この結果から,事前学習した知識のみから生成した応答は,オープンソースデータセット上でITから新たな知識を学習するモデルによって,一貫した応答性能が向上することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T04:45:25Z) - Recognizing Unseen Objects via Multimodal Intensive Knowledge Graph
Propagation [68.13453771001522]
画像の領域と対応するセマンティック埋め込みとをマッチングする多モード集中型ZSLフレームワークを提案する。
我々は、大規模な実世界のデータに基づいて、広範囲な実験を行い、そのモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T13:07:48Z) - A Comprehensive Overview and Comparative Analysis on Deep Learning
Models: CNN, RNN, LSTM, GRU [0.8258451067861933]
機械学習(ML)と人工知能(AI)の強力なサブセットとして、ディープラーニング(DL)が登場した
その影響は、音声認識、ヘルスケア、自動運転車、サイバーセキュリティ、予測分析など、さまざまな分野に及んでいる。
我々は、CNN、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、生成モデル、深層強化学習(DRL)、深層移動学習など、さまざまなディープラーニングモデルの総合的な調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-27T13:23:21Z) - Deep Transfer Learning for Automatic Speech Recognition: Towards Better
Generalization [3.6393183544320236]
深層学習(DL)における音声認識の課題
大規模なトレーニングデータセットと高い計算とストレージリソースが必要です。
ディープトランスファーラーニング(DTL)はこれらの問題を克服するために導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T21:08:05Z) - Graph Enabled Cross-Domain Knowledge Transfer [1.52292571922932]
クロスドメイン・ナレッジ・トランスファー(クロスドメイン・ナレッジ・トランスファー)は、優れた表現学習と関心領域における知識不足のギャップを軽減するためのアプローチである。
機械学習の観点からは、半教師付き学習のパラダイムは、基礎的な真実なしに大量のデータを活用し、目覚ましい学習性能向上を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T03:02:10Z) - Improving Classifier Training Efficiency for Automatic Cyberbullying
Detection with Feature Density [58.64907136562178]
言語支援の異なる特徴前処理手法を用いて特徴密度(FD)の有効性を検討した。
データセットの複雑さを推定することで、必要な実験の数を削減できると仮定する。
データセットの言語的複雑さの違いにより、言語的に支援された単語前処理の有効性を議論することが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T15:48:28Z) - Knowledge-driven Active Learning [70.37119719069499]
アクティブな学習戦略は、ディープラーニングモデルをトレーニングするために必要なラベル付きデータの量を最小限にすることを目的としている。
ほとんどの積極的な戦略は不確実なサンプルの選択に基づいており、しばしば決定境界に近いサンプルに制限される。
本稿では、一般的なドメイン知識を考慮し、エキスパートでないユーザがより少ないサンプルでモデルを訓練できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T06:11:53Z) - On the Interpretability of Deep Learning Based Models for Knowledge
Tracing [5.120837730908589]
知識追跡により、Intelligent Tutoring Systemsは、学生が習得したトピックやスキルを推測することができる。
Deep Knowledge Tracing(DKT)やDynamic Key-Value Memory Network(DKVMN)といったディープラーニングベースのモデルは、大幅に改善されている。
しかし、これらのディープラーニングベースのモデルは、ディープニューラルネットワークによって学習される意思決定プロセスが完全には理解されていないため、他のモデルほど解釈できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T11:55:03Z) - A Survey of Deep Active Learning [54.376820959917005]
アクティブラーニング(AL)は、最も少ないサンプルをマークすることで、モデルの性能向上を最大化しようとする。
ディープラーニング(DL)はデータに対して欲張りであり、大量のパラメータを最適化するために大量のデータ供給を必要とする。
ディープラーニング(Deep Active Learning, DAL)が誕生した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-30T04:28:31Z) - Towards Interpretable Deep Learning Models for Knowledge Tracing [62.75876617721375]
本稿では,深層学習に基づく知識追跡(DLKT)モデルの解釈可能性問題に対処するポストホック手法を提案する。
具体的には、RNNに基づくDLKTモデルを解釈するために、レイヤワイズ関連伝搬法(LRP)を適用することに焦点をあてる。
実験結果から,DLKTモデルの予測をLRP法で解釈できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T04:03:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。