機械学習は真の理解や発見に寄与できるか

瀧川, 一学

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http://hdl.handle.net/2433/285504

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DCフィールド	値	言語
dc.contributor.author	瀧川, 一学	ja
dc.contributor.alternative	Takigawa, Ichigaku	en
dc.date.accessioned	2023-10-11T10:44:58Z	-
dc.date.available	2023-10-11T10:44:58Z	-
dc.date.issued	2023-10	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2433/285504	-
dc.description	特集 DX時代のCAE最新手法	ja
dc.description.abstract	With the spread of AI technology in recent years, there has been a growing expectation to utilize machine learning for scientific understanding and discovery. This article aims to first explain that machine learning itself brings neither understanding nor discovery in principle, and then discuss what is important to obtain “understanding” and “discovery” from data.	en
dc.language.iso	jpn	-
dc.publisher	自動車技術会	ja
dc.rights	©2023 JSAE	en
dc.rights	発行元の許可を得て登録しています．	ja
dc.subject	Common Infrastructure	en
dc.subject	Computer Aided Engineering	en
dc.subject	Machine Learning	en
dc.subject	Machine Discovery	en
dc.title	機械学習は真の理解や発見に寄与できるか	ja
dc.title.alternative	Can Machine Learning Contribute to True Understanding and Discovery?	en
dc.type	journal article	-
dc.type.niitype	Journal Article	-
dc.identifier.jtitle	自動車技術	ja
dc.identifier.volume	77	-
dc.identifier.issue	10	-
dc.identifier.spage	26	-
dc.identifier.epage	31	-
dc.textversion	publisher	-
dc.address	京都大学国際高等教育院データ科学イノベーション教育研究センター; 北海道大学化学反応創成研究拠点	ja
dcterms.accessRights	open access	-
dc.identifier.pissn	0385-7298	-
出現コレクション:	学術雑誌掲載論文等

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