Fugu-MT 論文翻訳(概要): DMLR: Data-centric Machine Learning Research -- Past, Present and Future

論文の概要: DMLR: Data-centric Machine Learning Research -- Past, Present and Future

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13028v2
Date: Sat, 1 Jun 2024 13:28:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 20:21:27.503630
Title: DMLR: Data-centric Machine Learning Research -- Past, Present and Future
Title（参考訳）: DMLR:データ中心機械学習研究の過去、現在、未来
Authors: Luis Oala, Manil Maskey, Lilith Bat-Leah, Alicia Parrish, Nezihe Merve Gürel, Tzu-Sheng Kuo, Yang Liu, Rotem Dror, Danilo Brajovic, Xiaozhe Yao, Max Bartolo, William A Gaviria Rojas, Ryan Hileman, Rainier Aliment, Michael W. Mahoney, Meg Risdal, Matthew Lease, Wojciech Samek, Debojyoti Dutta, Curtis G Northcutt, Cody Coleman, Braden Hancock, Bernard Koch, Girmaw Abebe Tadesse, Bojan Karlaš, Ahmed Alaa, Adji Bousso Dieng, Natasha Noy, Vijay Janapa Reddi, James Zou, Praveen Paritosh, Mihaela van der Schaar, Kurt Bollacker, Lora Aroyo, Ce Zhang, Joaquin Vanschoren, Isabelle Guyon, Peter Mattson,
Abstract要約: 我々は、機械学習科学を前進させる次世代のパブリックデータセットを作成するためのコミュニティエンゲージメントとインフラ開発との関係について概説する。われわれは、これらのデータセットの作成と維持を継続し、ポジティブな科学的、社会的、ビジネスへの影響への道のりを図った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 94.06475098911947
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Drawing from discussions at the inaugural DMLR workshop at ICML 2023 and meetings prior, in this report we outline the relevance of community engagement and infrastructure development for the creation of next-generation public datasets that will advance machine learning science. We chart a path forward as a collective effort to sustain the creation and maintenance of these datasets and methods towards positive scientific, societal and business impact.
Abstract（参考訳）: 本報告では,ICML 2023 の第1回DMLRワークショップの議論から,機械学習科学を進展させる次世代のパブリックデータセットの作成における,コミュニティの関与とインフラ開発の関連性について概説する。われわれは、これらのデータセットの作成と維持を継続し、ポジティブな科学的、社会的、ビジネスへの影響への道のりを図った。

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