Fugu-MT 論文翻訳(概要): Indecision Trees: Learning Argument-Based Reasoning under Quantified Uncertainty

論文の概要: Indecision Trees: Learning Argument-Based Reasoning under Quantified Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12252v2
Date: Sun, 9 Jul 2023 02:15:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 19:23:07.668972
Title: Indecision Trees: Learning Argument-Based Reasoning under Quantified Uncertainty
Title（参考訳）: indecision tree: 量化不確実性下での議論に基づく推論の学習
Authors: Jonathan S. Kent, David H. Menager
Abstract要約: 本稿では,不確実性の下で学習する決定木の改良である不確定木を紹介する。可能なラベルに対して堅牢な分布を提供し、他の推論システムで使用する論理的引数の集合に分解することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Using Machine Learning systems in the real world can often be problematic, with inexplicable black-box models, the assumed certainty of imperfect measurements, or providing a single classification instead of a probability distribution. This paper introduces Indecision Trees, a modification to Decision Trees which learn under uncertainty, can perform inference under uncertainty, provide a robust distribution over the possible labels, and can be disassembled into a set of logical arguments for use in other reasoning systems.
Abstract（参考訳）: 現実世界での機械学習システムの使用は、しばしば問題となり、説明不能なブラックボックスモデル、不完全な測定の仮定された確実性、確率分布の代わりに単一の分類を提供する。本稿では,不確実性の下で学習し,不確実性の下で推論を行い,可能なラベル上で強固な分布を提供し,他の推論システムで使用する論理的な引数の集合に分解できる決定木の改良であるindecision treeを提案する。

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