論文の概要: Open Environment Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00423v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 11:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 12:44:42.237509
• Title: Open Environment Machine Learning
• Title（参考訳）: オープン環境機械学習
• Authors: Zhi-Hua Zhou
• Abstract要約: 従来の機械学習研究は、学習プロセスの重要な要素が不変であるような近世界のシナリオを想定している。 本稿では,新しいクラスを創出する技術,デクリメンタル/インクリメンタルな特徴,データ分散の変化,学習目標の変化,理論的諸問題について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.90891046882213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional machine learning studies generally assume close world scenarios where important factors of the learning process hold invariant. With the great success of machine learning, nowadays, more and more practical tasks, particularly those involving open world scenarios where important factors are subject to change, called open environment machine learning (Open ML) in this article, are present to the community. Evidently it is a grand challenge for machine learning turning from close world to open world. It becomes even more challenging since, in various big data tasks, data are usually accumulated with time, like streams, while it is hard to train the machine learning model after collecting all data as in conventional studies. This article briefly introduces some advances in this line of research, focusing on techniques concerning emerging new classes, decremental/incremental features, changing data distributions, varied learning objectives, and discusses some theoretical issues.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習研究は一般に、学習プロセスの重要な要素が不変である近世界シナリオを想定している。 機械学習の大きな成功により、今日では、より実用的なタスク、特に、重要な要因が変化の対象となるオープンワールドのシナリオを含む、オープン環境機械学習(open ml)がコミュニティに登場しています。 明らかにこれは、近世界からオープン世界へ転向する機械学習にとって大きな課題である。 さまざまなビッグデータタスクにおいて、データは通常ストリームのように時間とともに蓄積されるため、従来の研究のようにすべてのデータを収集した後、機械学習モデルをトレーニングすることは困難である。 本稿では,新しいクラスを創出する技術,デクリメンタル/インクリメンタルな特徴,データ分散の変化,学習目標の変化,理論的諸問題について概説する。

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