「イントロダクション」とはどういう意味ですか？

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最近、研究者たちは、機械が受け取った情報に基づいてどのように意思決定をするのかを理解するためのモデルを開発してきたんだ。これらのモデルは、意思決定プロセスを二つの主要なステップに分けることに焦点を当てている：入力が何を意味するのかを理解し、それがラベルやカテゴリに関して何を意味するのかを決めること。

でも、最初のステップ、つまり入力を概念にマッピングする部分が、時々信頼できないことがあるっていう懸念があるんだ。この信頼性のなさが間違いを引き起こすことがあって、モデルが学習する概念がデータ内の無関係な特徴に依存してしまうことがある。この問題のせいで、こうしたモデルが出す結果を信頼するのが難しくなってる。

この問題を解決するために、これらのモデルで使われる概念の信頼性を評価して改善する新しい方法が導入されている。研究者たちは今、これらの概念がどれくらい信頼できるのかを測定していて、概念の予測プロセスをもっと直接的で明確にする方法を開発しているんだ。そうすることで、これらのモデルの精度と信頼性を高めて、異なるタスクでより良い結果を出せるように目指してる。