Deep learning does not replace Bayesian modeling: Comparing research use via citation counting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One could be excused for assuming that deep learning had or will soon usurp all credible work in reasoning, artificial intelligence, and statistics, but like most “meme” class broad generalizations the concept does not hold up to scrutiny. Memes do not generally matter since the experts will always know better; but in the case of Bayesian software like Stan and PyMC3, even their developers and advocates bemoan the apparent dominance of deep learning as manifested in popular culture, breathtaking performance, and most problematically from funding agency peer review that impacts our ability to further advance the field. The facts, however, do not support the assumed dominance of deep learning in science upon closer examination. This letter simply makes the argument by the crudest of possible metrics, citation count, that once the discipline of Computer Science is subtracted, Bayesian software accounts for nearly a third of research citations. Stan and PyMC3 dominate some fields, PyTorch, Keras, and TensorFlow dominate others with lot of variations in between. Bayesian and deep‐learning approaches are related but very different technologies in goals, implementation, and applicability with little actual overlap‐‐so this is not a surprise. For example, deep learning cannot bring the explainability of applied math/statistics and Bayesian methods do not scale to deep‐learning data sets. While deep‐learning behemoths like Facebook and Google use and support Bayesian efforts, the Bayesian packages scientists actually use are academic/volunteer efforts punching far above their weight class, and they need financial support. It would behoove funders to fully understand the impact and role of Bayesian methods in resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,447 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».