Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning and Data Analysis Using Posets: A Survey

論文の概要: Machine Learning and Data Analysis Using Posets: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03082v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 21:47:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 16:22:48.179985
Title: Machine Learning and Data Analysis Using Posets: A Survey
Title（参考訳）: ポセットを用いた機械学習とデータ分析:調査
Authors: Arnauld Mesinga Mwafise,
Abstract要約: ポセットは、データ分析と機械学習の幅広い応用において、ユビキタスな離散数学的構造である。データサイエンス領域にポーズを接続する研究は、長年にわたって続けられてきた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Posets are discrete mathematical structures which are ubiquitous in a broad range of data analysis and machine learning applications. Research connecting posets to the data science domain has been ongoing for many years. In this paper, a comprehensive review of a wide range of studies on data analysis amd machine learning using posets are examined in terms of their theory, algorithms and applications. In addition, the applied lattice theory domain of formal concept analysis will also be highlighted in terms of its machine learning applications.
Abstract（参考訳）: ポセット(英: Poset)は、データ分析や機械学習の幅広い応用において、ユビキタスな離散的な数学的構造である。データサイエンス領域にポーズを接続する研究は、長年にわたって続けられてきた。本稿では,その理論,アルゴリズム,応用の観点から,ポーズを用いた機械学習によるデータ解析に関する幅広い研究を包括的に検討する。さらに、形式的概念解析の格子理論の適用領域も、機械学習の応用の観点から強調される。

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