論文の概要: A Pattern Language for Machine Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02424v2
• Date: Sun, 04 May 2025 21:35:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.979277
• Title: A Pattern Language for Machine Learning Tasks
• Title（参考訳）: 機械学習タスクのためのパターン言語
• Authors: Benjamin Rodatz, Ian Fan, Tuomas Laakkonen, Neil John Ortega, Thomas Hoffmann, Vincent Wang-Mascianica,
• Abstract要約: 学習者の合成に対する等式制約として,目的関数の本質的データを定式化する。 1)ドメイン間における機械学習のアプローチの統一的な視点を提供し,(2)望ましい振る舞いをモデルに依存しない設計と最適化し,(3)理論的コンピュータ科学からの洞察を実践的な機械学習へインポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We formalise the essential data of objective functions as equality constraints on composites of learners. We call these constraints "tasks", and we investigate the idealised view that such tasks determine model behaviours. We develop a flowchart-like graphical mathematics for tasks that allows us to; (1) offer a unified perspective of approaches in machine learning across domains; (2) design and optimise desired behaviours model-agnostically; and (3) import insights from theoretical computer science into practical machine learning. As a proof-of-concept of the potential practical impact of our theoretical framework, we exhibit and implement a novel "manipulator" task that minimally edits input data to have a desired attribute. Our model-agnostic approach achieves this end-to-end, and without the need for custom architectures, adversarial training, random sampling, or interventions on the data, hence enabling capable, small-scale, and training-stable models.
• Abstract（参考訳）: 学習者の合成に対する等式制約として,目的関数の本質的データを定式化する。 我々はこれらの制約を「タスク」と呼び、そのようなタスクがモデル行動を決定するという理想化された見解を考察する。 1)ドメイン間における機械学習のアプローチの統一的な視点を提供し,(2)望ましい振る舞いをモデルに依存しない設計と最適化し,(3)理論的コンピュータ科学からの洞察を実践的な機械学習へインポートする。 理論的枠組みの潜在的な実践的影響の実証として,入力データを最小限に編集して所望の属性を持つような,新しい「マニピュレータ」タスクを提示し,実装する。 我々のモデルに依存しないアプローチは、このエンドツーエンドを実現し、カスタムアーキテクチャ、敵対的トレーニング、ランダムサンプリング、データへの介入を必要とせず、可能で小規模で安定なモデルを可能にする。

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