著者
牧野 貴樹 合原 一幸
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.27, no.4, pp.253-262, 2012 (Released:2012-08-03)

It is not easy to test software used in studies of machine learning with statistical frameworks. In particular, software for randomized algorithms such as Monte Carlo methods compromises testing process. Combined with underestimation of the importance of software testing in academic fields, many software programs without appropriate validation are being used and causing problems. In this article, we discuss the importance of writing test codes for software used in research, and present a practical way for testing, focusing on programs using Monte Carlo methods.

言及状況

外部データベース (DOI)

Delicious (1 users, 1 posts)

[via:packrati.us] あとで読む 機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として http://t.co/S8rbSH1H – Yuki Fujiwara (sky_y) http://twitter.com/sky_y/status/249580931919257600

はてなブックマーク (19 users, 20 posts)

[machine_learning] 謝辞にこっそりいますw

Twitter (30 users, 39 posts, 66 favorites)

機械学習研究におけるプログラム開発と検証: 機械学習研究におけるプログラム開発と検証 253 § ¤ 原著論文 ¥ 「実践 AI システム」 ¦ 機械学習研究におけるプログラム開発と検証… https://t.co/TX0Cj6dL4x [fav]
機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法における確率推論計算を例として https://t.co/uswGuYxdhq
@todesking https://t.co/5OGvYBmBg0
.@mhagiwara 乱数系列を固定することで,正しい計算をしたら行き着く値でテストするとかそういうお話でしょうか? @ta_makino さんの https://t.co/7FmTUYtT0x (たぶんこのリンク,今はなぜかサイトが重いようです) がご参考になるかも
.@f_negibozu つ「 http://t.co/8hKuDJyhcD 」
こんなん見つけた"機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として" https://t.co/rwtewL6HwJ
Pythonのcollectionsモジュールが地味に便利 http://t.co/5oPxDzQvCw 機械学習におけるプログラム開発と検証 https://t.co/qChU8DrHeR 「ポパー哲学」への手引 http://t.co/rX1mXsyFZ1
“機械学習研究におけるプログラム開発と検証” http://t.co/pkxKpaIjh7
機械学習研究におけるプログラム開発と検証 https://t.co/bT9dUtNi5s
.@dritoshi @ta_makino さんの 機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として https://t.co/7FmTUXVeQt とかも
牧野先生・合原先生ってこっち方面もやられてたのか "機械学習研究におけるプログラム開発と検証 https://t.co/x0aL6n3K8X "
機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として (via @Pocket) http://t.co/63OdRPR8OL ちなみに大分前に似たようなMCMC周りの単体テストの論文を見つけてたけど、軽く目を通しただけでちゃんと読んでない…。
機械学習ソフトウェアテストに関する論文(牧野+ 2012)→http://t.co/nv9FCtFBDv / “ランダムに振る舞う機能を JUnit する #渋谷Java 第3回 // Speaker Deck” http://t.co/HA31jCbTZC
@nozyh きっとこの辺はもう読まれてますよね https://t.co/SoLyyTEGyV
@khaitoy これでしょうかね http://t.co/68I2X7BWB1
機械学習 meets ソフトウェア工学的な解説論文 https://t.co/Xe2e0Df1
.@katsuhitosudoh そういえば MCMC の実装については https://t.co/nBYSKOHP というのもありました.よろしければご参考に
あとで読む 機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として http://t.co/S8rbSH1H
機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として: It is not easy to test software used in studies of machine learning... http://t.co/uKADRL3C
「機械学習研究におけるプログラム開発と検証 モンテカルロ法に基づく確率推論計算を例として」 http://t.co/vy64psZY
機械学習を実用する上で大事そう。 「械学習研究におけるプログラム開発と検証 」 https://t.co/CzsFJPlV

収集済み URL リスト

https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/27/4/27_253/_article/-char/ja/ (31)

https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/27/4/27_253/_pdf (23)