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機械学習における要求工学

  • Requirements Engineering for Machine Learning: A Review and Reflection [39.0]
    本稿では,機械学習アプリケーションにおける要件工学プロセスの概要について述べる。 産業データ駆動インテリジェンスアプリケーションの例も、前述のステップに関連して議論されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 3 Oct 2022 12:24:39 GMT)
    • 機械学習アプリケーションにおける要求をレビューした論文。CRISP-DM と CRISP-ML(Q)の差のようにデータ分析とは異なる点が面白い。
    • 「Fig 1: General collaborations of Stakeholders involved in ML Application Development」は役割分担（興味）を整理するうえでも面白い。

Trustworthy Recommender Systemのサーベイ

  • A Comprehensive Survey on Trustworthy Recommender Systems [32.5]
    本稿では,信頼に値するレコメンダシステム (TRec) の概要について概説する。 それぞれの側面について、最近の技術についてまとめ、信頼性の高いレコメンデータシステムの実現を支援する研究の方向性について論じる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 21 Sep 2022 04:34:17 GMT)

セマンティックvSLAMのサーベイ

  • Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey [18.4]
    本稿ではまず, セマンティックvSLAMの開発について概観し, その強みと相違点に着目する。 次に、意味情報の抽出と関連付け、意味情報の応用、意味vSLAMの利点の3つについて検討する。 最後に,セマンティックvSLAMの今後の発展に向けた青写真を提供する今後の方向性について論じる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Sep 2022 05:45:26 GMT)

Large-Population Systemのサーベイ

  • A Survey on Large-Population Systems and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning [18.9]
    我々は、大規模人口システムを理解し分析するための現在のアプローチに光を当てる。 我々は,大規模制御の応用の可能性を調査し,実践システムにおける学習アルゴリズムの有能な将来的応用について検討する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 8 Sep 2022 14:58:50 GMT)
    •  非常に多くの対象がいるMulti-Agent Reinforcement Learning (MARL)のように大規模な参加者がいるシステムに関するサーベイ。

A Survey of Machine Unlearning

  • A Survey of Machine Unlearning [45.9]
    近年の規制では、ユーザに関する個人情報は一般にコンピュータシステムから、特に要求に応じてMLモデルから削除することが要求されている。 この現象は、機械学習モデルを特定のデータを忘れるようにするための新しいパラダイム、すなわち機械学習を求めている。 我々は、マシンアンラーニングの定義、シナリオ、メカニズム、アプリケーションについて、徹底的に調査することを目指している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 6 Sep 2022 08:51:53 GMT)

Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey

  • Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey [48.1]
    結果を改善するためにスケールのみを使用するということは、リソース消費もスケールすることを意味します。 本研究は,NLPにおけるこれらの効率性における方法と知見を関連づけ,合成するものである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 31 Aug 2022 20:32:35 GMT)
    • 自然言語処理の効率化について、データ、モデル設計、学習、推論・圧縮の面でーサーベイした論文。

Text-to-SQL Parsingのサーベイ

  • A Survey on Text-to-SQL Parsing: Concepts, Methods, and Future Directions [102.9]
    テキストからコーパスへのパースの目的は、自然言語(NL)質問をデータベースが提供するエビデンスに基づいて、対応する構造化クエリ言語(SQL)に変換することである。 ディープニューラルネットワークは、入力NL質問から出力クエリへのマッピング関数を自動的に学習するニューラルジェネレーションモデルによって、このタスクを大幅に進歩させた。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 29 Aug 2022 14:24:13 GMT)
    • Text-to-SQLの研究についてのサーベイ。データ作成、ベンチマーク、モデルを整理、コンテキスト依存か否かが大きな整理軸になっている。引用数が100を超えており様々な手法が提案されていることが分かる。

大規模言語モデルにおけるショートカットのサーベイ

  • Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding: A Survey [119.5]
    大規模言語モデル(LLM)は、一連の自然言語理解タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 予測のショートカットとしてデータセットのバイアスやアーティファクトに依存するかも知れません。 これは彼らのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)と敵の堅牢性を著しく損なう。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 25 Aug 2022 03:51:39 GMT)
    • 大規模言語モデルにはロバストでない特徴量を学習（shortcut learning）した結果がふくまれOODなデータに対して性能劣化が著しい。このようなshortcut learning問題をサーベイした論文。
    • 機械翻訳などにおいても悩ましい問題であるが緩和策へのポインタも示されていて参考になる。
      • 論文でも触れられているが、まずは性能が著しく減少しているかの正しいテストが重要だと思う。

半教師あり、教師なしなDeep Visual Learningのサーベイ

  • Semi-Supervised and Unsupervised Deep Visual Learning: A Survey [76.3]
    半教師なし学習と教師なし学習は、ラベルなしの視覚データから学ぶための有望なパラダイムを提供する。 本稿では, 半教師付き学習(SSL)と非教師付き学習(UL)の先進的な深層学習アルゴリズムについて, 統一的な視点による視覚的認識について概説する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 24 Aug 2022 04:26:21 GMT)

時間グラフ表現学習のサーベイ

  • A Survey on Temporal Graph Representation Learning and Generative Modeling [21.2]
    時間グラフは、実体間の動的関係を表し、ソーシャルネットワーク、eコマース、コミュニケーション、道路ネットワーク、生物学的システムなど、多くの実生活アプリケーションで発生する。 本稿では,近年提案されている時間依存グラフ表現学習と生成モデルによる時間グラフ処理手法について概観的に検討する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 25 Aug 2022 14:42:08 GMT)
    • 時間的グラフ表現アプローチに関するサーベイ。
    • 現実的には良く遭遇する状況だが、そのままで扱うことは難しいという認識。概観を知るのに良いサーベイだが、性能関連のまとめが欲しいなという印象…