「再現性の危機」を救うために
アレン博士は、ヒューストンにあるベイラー医科大学の生物医学研究者グループとともに、研究の信頼性を向上させることに取り組んでいます。彼女は、次世代の機械学習や統計技法の開発しようとしているのです。これが実現すれば、パターンを発見するためにシステムが多くのデータを調べるだけでなく、その結果の不確実性や再現性が確認できるようになります。
アレン博士は、「新たなシステムを実現させるための膨大なデータセットを収集するには、驚くほどコストがかかります。しかし私は共に働く科学者らに対して、私たちがやっていることは研究よりも時間がかかることかもしれませんが、最終的には長く使われ続けるものとなるでしょうと伝えています」と語っています。
人間の介入が少ない機械学習は確かに画期的なものかもしれませんが、出された結果が正しいかどうかを人間が判断できなければ意味がありません。これからさらに活用が増えていくであろう機械学習をさらにアップデートするために、アレン博士がすすめる取り組みは非常に大きな意義を持つといえるでしょう。
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