이 논문은 기계 학습 분야의 경험적 연구에 대한 문제점을 지적하고 해결 방안을 제시한다.
첫째, 기계 학습 연구 결과의 비재현성이 심각한 문제로 대두되고 있다. 이는 과학적 관점에서 볼 때 근본적인 문제이며, 실용적으로도 응용 연구자들의 실험 결과에 대한 신뢰를 저해할 수 있다.
둘째, 기계 학습 연구는 수학, 컴퓨터 과학, 통계학 등 다양한 학문 분야의 관점이 교차하는 분야이다. 이로 인해 서로 다른 목적과 방법론을 가진 관점들이 혼재되어 있어, 경험적 연구의 한계와 문제점을 명확히 인식하기 어려운 상황이다.
셋째, 기계 학습 경험적 연구에는 편향된 실험 설계, 실험 결과의 정당성 부족, 개념의 모호성 등의 문제가 존재한다. 이는 실험 결과의 신뢰성과 타당성을 저해한다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 탐색적 연구와 확증적 연구의 균형 잡힌 접근이 필요하다. 탐색적 연구를 통해 통찰력 있는 이해를 얻고, 확증적 연구를 통해 신뢰할 수 있는 결론을 도출해야 한다. 또한 실험 설계, 분석 방법, 개념 정의 등에 대한 엄격한 기준이 필요하다. 이를 위해서는 관련 인프라 구축과 교육 개선이 선행되어야 한다.
In un'altra lingua
dal contenuto originale
arxiv.org
Approfondimenti chiave tratti da
by Mori... alle arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.02200.pdfDomande più approfondite