論文の概要: Stop overkilling simple tasks with black-box models and use transparent models instead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02804v3
• Date: Mon, 18 Sep 2023 14:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:49:59.938316
• Title: Stop overkilling simple tasks with black-box models and use transparent models instead
• Title（参考訳）: ブラックボックスモデルで単純なタスクをオーバーキルしなくなり、代わりに透明モデルを使用する
• Authors: Matteo Rizzo, Matteo Marcuzzo, Alessandro Zangari, Andrea Gasparetto, Andrea Albarelli
• Abstract要約: ディープラーニングアプローチは、生データから自律的に機能を抽出することができる。 これにより、機能エンジニアリングプロセスをバイパスすることができる。 ディープラーニング戦略は、しばしば精度で従来のモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.42190785269343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the employment of deep learning methods has led to several significant breakthroughs in artificial intelligence. Different from traditional machine learning models, deep learning-based approaches are able to extract features autonomously from raw data. This allows for bypassing the feature engineering process, which is generally considered to be both error-prone and tedious. Moreover, deep learning strategies often outperform traditional models in terms of accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングの手法が採用され、人工知能にいくつかの大きなブレークスルーをもたらした。 従来の機械学習モデルとは異なり、ディープラーニングベースのアプローチは、生データから自律的に特徴を抽出することができる。 これにより、一般的にエラーを起こしやすく、面倒であると考えられる機能エンジニアリングプロセスをバイパスすることができる。 さらに、ディープラーニング戦略は、精度で従来のモデルより優れていることが多い。

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