Lifelong Machine Learning Systems: Beyond Learning Algorithms
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,924
- Score d'incertitude au seuil
- 0,999
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
Lifelong Machine Learning, or LML, considers sys-tems that can learn many tasks from one or more do-mains over its lifetime. The goal is to sequentially re-tain learned knowledge and to selectively transfer that knowledge when learning a new task so as to develop more accurate hypotheses or policies. Following a re-view of prior work on LML, we propose that it is now appropriate for the AI community to move beyond learning algorithms to more seriously consider the na-ture of systems that are capable of learning over a life-time. Reasons for our position are presented and poten-tial counter-arguments are discussed. The remainder of the paper contributes by defining LML, presenting a ref-erence framework that considers all forms of machine learning, and listing several key challenges for and ben-efits from LML research. We conclude with ideas for next steps to advance the field.
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La notice
- Revue
- Thématique
- Machine Learning and Data Classification
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Acadia University
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Computer scienceLifelong learningListing (finance)Artificial intelligenceField (mathematics)Task (project management)Machine learningRemainderKey (lock)Position paperPsychologyEngineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui