論文の概要: Open-world Machine Learning: A Review and New Outlooks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01759v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 02:22:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 22:04:23.890745
- Title: Open-world Machine Learning: A Review and New Outlooks
- Title（参考訳）: オープンワールド機械学習: レビューと新たな展望
- Authors: Fei Zhu, Shijie Ma, Zhen Cheng, Xu-Yao Zhang, Zhaoxiang Zhang, Cheng-Lin Liu,
- Abstract要約: 本稿では,新たなオープンワールド機械学習パラダイムを包括的に紹介することを目的としている。
研究者がそれぞれの分野でより強力なAIシステムを構築するのを支援し、人工知能の開発を促進することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.6401132743407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning has achieved remarkable success in many applications. However, existing studies are largely based on the closed-world assumption, which assumes that the environment is stationary, and the model is fixed once deployed. In many real-world applications, this fundamental and rather naive assumption may not hold because an open environment is complex, dynamic, and full of unknowns. In such cases, rejecting unknowns, discovering novelties, and then incrementally learning them, could enable models to be safe and evolve continually as biological systems do. This paper provides a holistic view of open-world machine learning by investigating unknown rejection, novel class discovery, and class-incremental learning in a unified paradigm. The challenges, principles, and limitations of current methodologies are discussed in detail. Finally, we discuss several potential directions for future research. This paper aims to provide a comprehensive introduction to the emerging open-world machine learning paradigm, to help researchers build more powerful AI systems in their respective fields, and to promote the development of artificial general intelligence.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は多くのアプリケーションで顕著な成功を収めた。
しかし、既存の研究はほとんどがクローズドワールドの仮定に基づいており、それは環境が静止しており、モデルが一度デプロイされると修正されるという仮定である。
多くの現実世界のアプリケーションでは、オープンな環境は複雑で、動的で、未知の環境に満ちているため、この基本的で、かなり素直な仮定は成り立たないかもしれない。
そのような場合、未知を拒絶し、新奇性を発見し、それを漸進的に学習することで、モデルが生物学的システムのように安全で継続的に進化することを可能にする。
本稿では、未知の拒絶、新しいクラス発見、および統一パラダイムによるクラスインクリメンタルラーニングを調査することにより、オープンワールド機械学習の全体像を提供する。
現在の方法論の課題、原則、限界について詳しく議論する。
最後に,今後の研究の方向性について論じる。
本稿では,新たなオープンワールド機械学習パラダイムの包括的導入を目標とし,研究者がそれぞれの分野においてより強力なAIシステムを構築することを支援するとともに,人工知能の開発を促進することを目的とする。
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