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純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）20

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>>11
> これ面白い
> https://news.mit.edu/2025/machine-learning-periodic-table-could-fuel-ai-discovery-0423
> “Periodic table of machine learning” could fuel AI discovery
> Researchers have created a unifying framework that can help scientists combine existing ideas to improve AI models or create new ones.
> Adam Zewe | MIT News
> Publication Date:April 23, 2025
> (google訳)
> 「機械学習の周期表」はAIの発見を促進する可能性がある
> 研究者たちは、科学者が既存のアイデアを組み合わせて AI モデルを改善したり新しいモデルを作成したりするのに役立つ統合フレームワークを作成しました。
> アダム・ゼーウェ | MITニュース
> 発行日：2025年4月23日
> 
> MITの研究者たちは、20以上の古典的なアルゴリズムがどのように関連しているかを示す機械学習の周期表を作成しました。この新しいフレームワークは、科学者がさまざまな手法の戦略を融合して既存のAIモデルを改善したり、新しいモデルを開発したりする方法を明らかにしています。
> クレジット：クレジット：研究者提供
> 
> MITの研究者たちは、20種類以上の古典的な機械学習アルゴリズムの関連性を示す周期表を作成しました。この新しいフレームワークは、科学者が様々な手法の戦略を融合して既存のAIモデルを改良したり、新たなモデルを開発したりする方法を明らかにしています。
> 
> たとえば、研究者たちはフレームワークを使用して 2 つの異なるアルゴリズムの要素を組み合わせ、現在の最先端のアプローチよりも 8 パーセント優れたパフォーマンスを発揮する新しい画像分類アルゴリズムを作成しました。
> 
> この表は、研究者に、以前のアプローチからアイデアを再発見する必要なく、新しいアルゴリズムを設計するためのツールキットを提供する、とMITの大学院生であり、この新しいフレームワークに関する論文の主著者であるシェーデン・アルシャマリ氏は言う。
> 
> 「単なる比喩ではありません」とアルシャマリ氏は付け加える。「私たちは機械学習を、単なる推測ではなく、探求できる空間である構造化されたシステムとして捉え始めています。」
> 
> 本論文には、Google AI Perceptionの研究者であるジョン・ハーシー氏、MIT大学院生のアクセル・フェルドマン氏、トーマス・アンド・ゲルト・パーキンス電気工学・コンピュータサイエンス教授であり、コンピュータサイエンス・人工知能研究所（CSAIL）のメンバーでもあるウィリアム・フリーマン氏、そしてMIT大学院生でマイクロソフトのシニアエンジニアリングマネージャーでもあるマーク・ハミルトン氏が共同執筆者として参加しています。本研究は、国際学習表現会議（International Conference on Learning Representations）で発表されます。

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