Статистик: машинное обучение провоцирует кризис в науке
Многие исследователи для анализа данных используют машинное обучение. Однако, похоже, это стало причиной некоторых проблем.
На недавней научной конференции American Association for the Advancement of Science в Вашингтоне статистик из Университета Райса Дженевера Аллен высказала серьезное предупреждение, что ученые используют алгоритмы машинного обучения для поиска паттернов в данных даже тогда, когда алгоритмы сосредотачиваются на шуме, который невозможно воспроизвести в повторном эксперименте.
«На сегодня у науки есть осознание кризиса воспроизводимости, — говорит Аллен. — Я бы даже рискнула утверждать, что большая его часть связана с применением техник машинного обучения в науке».
Согласно словам Аллен, проблема может возникнуть, когда ученые соберут большой объем геномных данных, а затем для выявления кластеров схожих геномных профилей воспользуются алгоритмами машинного обучения, которые они плохо понимают.
«Часто такие исследования не выглядят неточными, пока не будет выпущен следующий очень крупный набор данных, к которому кто-то снова применит эти техники, и не скажет: “Боже мой, результаты этих двух исследований не совпадают”», — продолжает Аллен.
Она также утверждает, что проблема с машинным обучением в том, что оно ищет закономерности даже там, где их нет и в помине. Она предполагает, что решением станут алгоритмы нового поколения, которые будут лучше справляться с оценкой надежности генерируемых ими же предсказаний.
«Вопрос в том, можем ли мы действительно доверить совершаемые сегодня открытия применению техник машинного обучения к большим наборам данных? — говорит Аллен. — Во многих случаях ответ, скорее всего, будет следующим: “Не без перепроверки”, — но уже ведутся работы над системами машинного обучения нового поколения, которые оценят неточность и воспроизводимость их предсказаний».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.
Когда мы кого-то прощаем, мозг не стирает негативные воспоминания, а незаметно переписывает, включая в них новую информацию и тем самым делая прошлые обиды не такими болезненными, выяснили нейробиологи. То есть речь идет не столько о «простить и забыть», сколько о «простить и обновить».
Международная исследовательская группа с участием ученых Сколтеха разработала способ создания одномерных квантовых проводов в структурах из двух разных двумерных материалов — диселенида молибдена и диселенида вольфрама. В основе технологии, которую представят на конференции «Микроэлектронные системы-2026» в Сколтехе, лежит растяжение слоев, при котором меняется взаимное расположение атомов между слоями, а вместе с ним — электронные и оптические характеристики. Это позволяет настраивать поведение материала без химических добавок и сложной обработки. Такой подход может лечь в основу гибкой электроники и устройств, реагирующих на давление, изгиб или растяжение.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии