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- Open-world Machine Learning: A Review and New Outlooks [88.6]
本稿では,新たなオープンワールド機械学習パラダイムを包括的に紹介することを目的としている。 研究者がそれぞれの分野でより強力なAIシステムを構築するのを支援し、人工知能の開発を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Mar 2024 06:25:26 GMT)
- 「This paper provides a holistic view of open-world machine learning by investigating unknown rejection, novel class discovery, and class-incremental learning in a unified paradigm」ということで開かれた世界に対する機械学習で必要な要素を整理した論文。
- 対象ドメインやどの程度のことが起こりうるのかという意味でもオープンさにもよるのだろうが、LLM時代においても難しい部分が多いのだろうか。
- Few-shot Class-incremental Learning: A Survey [16.7]
FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は、機械学習においてユニークな課題である。 本稿は、FSCILの総合的かつ体系的なレビューを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:01:21 GMT)
- 学習した知識を忘れずに新たなクラスを扱う（各クラスは限られたデータしかない）手法（FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)）のサーベイ