論文の概要: The Representation of Meaningful Precision, and Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14721v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 08:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:49.164917
• Title: The Representation of Meaningful Precision, and Accuracy
• Title（参考訳）: 意味の正確さと正確さの表現
• Authors: A Mani,
• Abstract要約: 精度の概念と精度は、領域依存と問題依存である。 統計学習の分野、多くの種類の機械学習、二進的・多進的分類問題において用いられる単純化された数値的ハードとソフトな尺度は、モデルの有意義性やそれらの関連性を理解するのに限られていることが知られている。 本研究では,重要な課題を考察し,問題文脈に対して,最小主義的全般的粗悪な枠組みにおける構成的知識表現アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The concepts of precision, and accuracy are domain and problem dependent. The simplified numeric hard and soft measures used in the fields of statistical learning, many types of machine learning, and binary or multiclass classification problems are known to be of limited use for understanding the meaningfulness of models or their relevance. Arguably, they are neither of patterns nor proofs. Further, there are no good measures or representations for analogous concepts in the cognition domain. In this research, the key issues are reflected upon, and a compositional knowledge representation approach in a minimalist general rough framework is proposed for the problem contexts. The latter is general enough to cover most application contexts, and may be applicable in the light of improved computational tools available.
• Abstract（参考訳）: 精度の概念と精度は、領域依存と問題依存である。 統計学習の分野、多くの種類の機械学習、二進的・多進的分類問題において用いられる単純化された数値的ハードとソフトな尺度は、モデルの有意義性やそれらの関連性を理解するのに限られていることが知られている。 いずれにせよ、それらはパターンや証明ではない。 さらに、認知領域における類似概念の適切な測度や表現は存在しない。 本研究では,重要な課題を考察し,問題文脈に対して,最小主義的全般的粗悪な枠組みにおける構成的知識表現アプローチを提案する。 後者は、ほとんどのアプリケーションコンテキストをカバーするのに十分な一般性を持ち、利用可能な改善された計算ツールの光に当てはまるかもしれない。

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