日: 2021年12月20日

機械学習を用いてスタートアップが成功するか予測

  • Solving the Data Sparsity Problem in Predicting the Success of the Startups with Machine Learning Methods [2.9]
    Crunchbaseからの大きなデータセットを用いた機械学習アルゴリズムについて検討する。 その結果、LightGBMとXGBoostは53.03%、52.96%のスコアを獲得している。 これらの発見は、機械学習手法がスタートアップ企業や投資家にどのように役立つかに大きく影響している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 15 Dec 2021 09:21:32 GMT)
    • 分析過程や結果、結論には疑問も多いが、やっている事やVCのポートフォリオなどのデータが興味深かった。この手の分析は公開されていない事例が多数あるんだろうなと思う。

NLPモデルの頑健性の評価、改善に関するサーベイ

  • Measure and Improve Robustness in NLP Models: A Survey [23.5]
    堅牢性は視覚やNLPなどのアプリケーションで別々に研究されており、様々な定義、評価、緩和戦略が研究の複数のラインで行われている。 まず、ロバスト性の定義を複数結合し、その後、ロバスト性障害を特定し、モデルのロバスト性を評価する様々な作業ラインを統一します。 我々は、NLPモデルの堅牢性を効果的に改善する方法をより体系的な視点で、データ駆動型、モデル駆動型、インダクティブプライオリベースである緩和戦略を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Wed, 15 Dec 2021 18:02:04 GMT)
    • 社会実装で重要な自然言語処理モデル頑健性について評価方法や、改善方法をまとめたサーベイ。本文は8ページと短めだが簡潔にまとまっておりベンチマークなども参考になる。