「機械学習に質問をすることで、より賢くなることができます」

質問をすることで、機械学習が賢くなります

<img alt="アクティブな機械学習により、アルゴリズムはデータの中で混乱したり、欠損があると感じた場合に質問をするか、追加情報を要求することができます。単にデータを取捨選択するだけでなく、積極的に処理します。 ※クレジット：デューク大学プラット工学部

デューク大学の生物医学エンジニアは、機械学習（ML）アルゴリズムを改良し、分子生物学や薬物開発においてデータセットの欠損を特定するようにプログラムしました。

デューク大学のダニエル・レカーは、「アクティブな機械学習では、データの中で混乱したり、欠損を感じた場合に、アルゴリズムは質問をするか、追加情報を要求することができます。これにより、アクティブラーニングモデルはパフォーマンスを予測する際に非常に効率的になります。」と説明しています。

研究者たちは、異なる特性を持つ分子のデータセットや16の最先端のサブサンプリングアプリケーションに対して、彼らのアルゴリズムをテストしました。

その結果、アクティブサブサンプリングは、すべての標準的なサブサンプリングフレームワークよりも分子の特性をより正確に特定し、一部の場合ではフルデータセットで訓練されたプログラムの効果を最大139%上回ることができました。

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研究者たちはまた、アルゴリズムが利用可能なデータのわずか10%で動作する場合もあることを発見しました。デューク大学プラット工学部からの全文記事を閲覧する

アブストラクトの著作権は2023年、SmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカに帰属します

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