本論文は、機械学習分野の経験的研究に広く見られる問題について警鐘を鳴らしている。特に、再現性のない研究結果、信頼性の低い発見、分野の進歩を脅かす状況について指摘している。
この問題の背景には、機械学習研究が数学的証明と応用改善に偏重しており、経験的な側面が軽視されていることがある。機械学習は形式科学と実応用の狭間に位置し、異なる目的と方法論を持つ複数の視点が混在しているため、経験的研究の妥当性と限界が十分に認識されていない。
具体的な問題点として以下が挙げられる:
偏向のない実験と精査の欠如: 新手法を提案する研究では、その手法を有利に見せる実験設計が行われることが多い。中立的な手法比較研究は少ない。
正当性の欠如: 数学的証明や応用改善に比べ、実験的科学的探究は正当性が低く評価される傾向にある。
概念の明確化と操作化の欠如: 抽象概念と実験的測定の関係が曖昧であり、実験の妥当性が低い。
これらの問題を改善するには、探索的研究と確証的研究の両方を重視し、中立的な手法比較研究や再現性研究を推進する必要がある。また、適切な実験インフラの整備や、統計的検定の適切な使用など、実践的な対策も重要である。
機械学習は形式科学と実応用の狭間に位置する新興分野であり、経験的研究の限界と可能性を十分に理解し、適切な方法論を確立していくことが求められる。
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