論文の概要: What Do Machine Learning Researchers Mean by "Reproducible"?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03854v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 04:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:43:01.063753
• Title: What Do Machine Learning Researchers Mean by "Reproducible"?
• Title（参考訳）: 機械学習研究者は「再現可能」とは何か?
• Authors: Edward Raff, Michel Benaroch, Sagar Samtani, Andrew L. Farris,
• Abstract要約: 我々は,コミュニティ全体で示される「再現性」の範囲を明確にしようとする。 これらの領域には「再現性」を自称しない作品が多数含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.893726475815434
• License:
• Abstract: The concern that Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are entering a "reproducibility crisis" has spurred significant research in the past few years. Yet with each paper, it is often unclear what someone means by "reproducibility". Our work attempts to clarify the scope of "reproducibility" as displayed by the community at large. In doing so, we propose to refine the research to eight general topic areas. In this light, we see that each of these areas contains many works that do not advertise themselves as being about "reproducibility", in part because they go back decades before the matter came to broader attention.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)が「再現性危機」に陥っているという懸念が、ここ数年で大きな研究を巻き起こしている。 しかし、各論文では、誰かが「再現性」で何を意味するかはしばしば不明である。 我々の研究は、コミュニティ全体で示される「再現性」の範囲を明確にしようと試みている。 そこで本研究では,研究を8つの話題領域に洗練することを提案する。 この光の中では、これらの領域にはそれぞれ「再現性」を宣伝しない作品が多数含まれており、その理由の一部は、この問題が広く注目されるようになる数十年前に遡るからである。

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