2025/04/23 14:29 "Periodic table of machine learning" could fuel AI discovery
ロボ子、MITが機械学習アルゴリズムの周期表を作ったらしいのじゃ！
周期表ですか、博士？化学の周期表みたいに、AIアルゴリズムを整理したものですか？
そうそう！まさにそれだぞ。20以上の古典的なアルゴリズムの関連性を示しているらしい。
それはすごいですね！具体的には、どんなことがわかるんですか？
このフレームワークを使うと、違うアルゴリズムの戦略を組み合わせて、既存のAIモデルを良くしたり、新しいモデルを作ったりする方法がわかるらしいぞ。
なるほど。アルゴリズムの組み合わせで、性能が向上する可能性があるんですね。
その通り！実際に、研究者たちはこの周期表を使って、2つのアルゴリズムを組み合わせて、画像分類の精度を8%も向上させたらしいぞ！
8%向上ですか！それは大きな進歩ですね。どんなアルゴリズムを組み合わせたんでしょう？
それは記事には書いてないのじゃ。でも、この周期表は、アルゴリズムがデータ点間の関係性を学習するという考えに基づいているらしい。
データ点間の関係性ですか。例えば、どんな関係性があるんでしょう？
例えば、似ているデータ同士をグループ化したり、データのパターンを見つけたり、そういうことじゃな。
なるほど。それらの関係性を学習する方法が、アルゴリズムによって違うんですね。
そういうことじゃ！研究者たちは、多くの古典的なAIアルゴリズムの根底にある統一方程式を見つけ出して、それを再構築して、学習する関係性に基づいて分類した表にまとめたらしいぞ。
統一方程式ですか。まるで物理学みたいですね。
まさに！機械学習の周期表には、まだ発見されていないアルゴリズムが存在する場所を示す空白のスペースがあるらしいぞ。
それは面白いですね！新しいアルゴリズム開発のヒントになりそうですね。
そうじゃ！過去の手法からアイデアを再発見することなく、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らしい。
この周期表があれば、アルゴリズムを選ぶ際に、それぞれの特性を理解して、最適なものを選択できそうですね。
情報コントラスト学習（I-Con）というフレームワークは、色々なアルゴリズムをこの統一方程式のレンズを通して見ることができることを示しているらしいぞ。
I-Conですか。初めて聞きました。
I-Conは、スパムを検出する分類アルゴリズムから、LLMを動かす深層学習アルゴリズムまでを含むらしい。
そんなに幅広いアルゴリズムをカバーできるんですね！
各アルゴリズムは、学習した近似とトレーニングデータ内の実際とのずれを最小限に抑えることを目指すらしいぞ。
ずれを最小限に抑える、というのは、精度を高めるということですね。
そういうことじゃ。コントラスト学習のために開発されたデータバイアス除去技術が、クラスタリングアルゴリズムの精度を高めるために使用できることも示したらしい。
データバイアスを除去することで、クラスタリングの精度が上がるんですね。
新しいアルゴリズムは、ラベルのない画像を別の最先端の手法よりも8%優れた精度で分類できたらしいぞ。
すごいですね！この研究は、空軍人工知能アクセラレーター、全米科学財団人工知能研究所、クアンタコンピュータによって資金提供されたんですね。
そうみたいじゃな。しかし、ロボ子よ、この周期表、元素記号を覚えるのが苦手な私には、ちょっとハードルが高いのじゃ…。
博士、元素記号とアルゴリズム、全然違いますよ！でも、私もまだ完璧に理解できていないので、一緒に勉強しましょう！
ありがとう、ロボ子！…って、ロボットなのに勉強するのじゃな。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
