論文の概要: Using Deep Learning to Find the Next Unicorn: A Practical Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14195v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 07:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 06:08:09.401605
• Title: Using Deep Learning to Find the Next Unicorn: A Practical Synthesis
• Title（参考訳）: ディープラーニングを使って次のユニコーンを見つける: 実践的な合成
• Authors: Lele Cao, Vilhelm von Ehrenheim, Sebastian Krakowski, Xiaoxue Li, Alexandra Lutz,
• Abstract要約: Venture Capital(VC)は、ユニコーンスタートアップを早期に特定し、投資し、高いリターンを得ることを期待している。 過去20年間、業界は従来の統計的アプローチから機械学習ベースのものへと移行してきた。 本研究は,DLのライフサイクル全体をカバーする,DLベースのアプローチに関する文献レビューと合成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.70427723009158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Startups often represent newly established business models associated with disruptive innovation and high scalability. They are commonly regarded as powerful engines for economic and social development. Meanwhile, startups are heavily constrained by many factors such as limited financial funding and human resources. Therefore, the chance for a startup to eventually succeed is as rare as "spotting a unicorn in the wild". Venture Capital (VC) strives to identify and invest in unicorn startups during their early stages, hoping to gain a high return. To avoid entirely relying on human domain expertise and intuition, investors usually employ data-driven approaches to forecast the success probability of startups. Over the past two decades, the industry has gone through a paradigm shift moving from conventional statistical approaches towards becoming machine-learning (ML) based. Notably, the rapid growth of data volume and variety is quickly ushering in deep learning (DL), a subset of ML, as a potentially superior approach in terms of capacity and expressivity. In this work, we carry out a literature review and synthesis on DL-based approaches, covering the entire DL life cycle. The objective is a) to obtain a thorough and in-depth understanding of the methodologies for startup evaluation using DL, and b) to distil valuable and actionable learning for practitioners. To the best of our knowledge, our work is the first of this kind.
• Abstract（参考訳）: スタートアップはしばしば、破壊的なイノベーションと高いスケーラビリティに関連する、新しく確立されたビジネスモデルを表現する。 経済・社会発展の強力なエンジンとして一般に見なされている。 一方、スタートアップは資金不足や人的資源の制限など、多くの要因に強く制約されている。 したがって、スタートアップが最終的に成功するチャンスは、"野生のユニコーンを見つける"ことと同じくらい稀である。 Venture Capital(VC)は、ユニコーンスタートアップを早期に特定し、投資し、高いリターンを得ることを期待している。 人間のドメインの専門知識や直観に完全に依存することを避けるため、投資家は通常、スタートアップの成功確率を予測するためにデータ駆動アプローチを採用する。 過去20年間、業界は従来の統計的アプローチから機械学習(ML)ベースのものへと移行してきた。 特に、データ量と多様性の急速な成長は、MLのサブセットであるディープラーニング(DL)において、キャパシティと表現力の面で潜在的に優れたアプローチとして急速に浸透している。 本研究は,DLのライフサイクル全体をカバーする,DLベースのアプローチに関する文献レビューと合成を行う。 目的は イ DLを用いた起動評価の方法論の徹底的かつ徹底的な理解を得ること。 b) 実践者にとって価値ある実効性のある学習を駆除すること。 私たちの知る限りでは、私たちの仕事はこの種の最初のものです。

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