セバスチャン・ビューベック氏との等周問題によるロバスト性の普遍法則 - #551

この記事は、Microsoftの研究マネージャーであり、NeurIPS 2021の受賞論文の著者であるセバスチャン・ビューベック氏が出演した「Practical AI」ポッドキャストのインタビューをまとめたものです。会話は、凸最適化、多腕バンディットやKサーバー問題などの問題へのその応用、およびさまざまなデータ分布とモデルクラスにわたるデータ補間における過剰パラメータ化の必要性に関するビューベック氏の研究について取り上げています。インタビューでは、論文の発見と敵対的ロバスト性に関する研究との関連性についても触れられています。この記事は、議論されたトピックの概要を提供しています。

• •インタビューは、機械学習におけるロバスト性に関するセバスチャン・ビューベック氏の研究に焦点を当てています。
• •議論は、凸最適化とその応用について取り上げています。
• •論文は、過剰パラメータ化とデータ補間の関係を探求しています。