Статистик: машинное обучение провоцирует кризис в науке — Naked Science
19 февраля
3 минуты
Редакция
1

Статистик: машинное обучение провоцирует кризис в науке

Многие исследователи для анализа данных используют машинное обучение. Однако, похоже, это стало причиной некоторых проблем.

braincircuitry-629142344-converted

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».

Вчера, 13:30
2 минуты
Илья Ведмеденко

В результате крушения нового ударного вертолета Ми-28УБ погибли двое летчиков.

Вчера, 13:59
31 минута
Александр Березин

В отличие от множества прошлых «людей года», шведская экоактивистка искренне верит в то, что говорит, и столь же искренне желает планете добра. Тем не менее редакция Time может быть кое в чем неправа и в этот раз. Расскажем о ситуации подробнее.

Позавчера, 19:45
3 минуты
Денис Гордеев

Кандидатская диссертация станет обязательной для всех аспирантов.

12 декабря
5 минут
Полина Гершберг

Для женщин, которые хотят получить пользу от тренировок, важнее всего создать привычку.

Вчера, 13:30
2 минуты
Илья Ведмеденко

В результате крушения нового ударного вертолета Ми-28УБ погибли двое летчиков.

9 декабря
3 минуты
Денис Гордеев

Меняющаяся структура глобального рынка автомобилей приведет к массовым сокращениям.

12 декабря
5 минут
Полина Гершберг

Для женщин, которые хотят получить пользу от тренировок, важнее всего создать привычку.

Вчера, 13:30
2 минуты
Илья Ведмеденко

В результате крушения нового ударного вертолета Ми-28УБ погибли двое летчиков.

4 декабря
39 минут
Александр Березин

В 2017 году от рака умерло 9,6 миллиона человек, и с каждым годом эта цифра будет расти. Есть ли способы остановить наступление этой болезни на человеческие жизни?

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

Nikolas Smirnov
19.02.2019
-
0
+
Люди тоже постоянно находят закономерности там где их на самом деле нет. Называется Апофения. Предлагаю на основании этого отказаться от использования людей в науке....
Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: