ステートフル世界における実行予測【JST・京大機械翻訳】

Brown Gavin; Hod Shlomi; Kalemaj Iden

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208898967390 整理番号：22P0003228

ステートフル世界における実行予測【JST・京大機械翻訳】

Performative Prediction in a Stateful World

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発行年： 2020年11月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

雇用された教師つき機械学習モデルは,世界に相互作用し,影響する予測を行う。この現象はPerdomoら(ICML2020)による実行予測と呼ばれる。このような予測と設計ツールの影響を理解することが,その影響を制御するように,進行中の課題である。対象母集団の配置分類器に対する応答を分類器と母集団の電流状態(分布)の関数としてモデル化する理論的フレームワークを提案した。2つの再訓練アルゴリズム,反復リスク最小化およびラジラ変異体の平衡への収束のための必要十分条件を示した。さらに,収束は最適分類器に近い。したがって,Perdomoらの結果を一般化し,その性能フレームワークは,目標母集団の状態への依存性を仮定しない。このモデルによって捉えられた特定の現象は,異なる速度で情報と資源を獲得する明確なグループであり,最新の展開分類器に対応できる。この現象を理論的および経験的に研究した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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