[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング33 (1002レス)
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36: (ワッチョイ eb5f-3uzD [14.12.136.128]) 2023/03/28(火)20:24:07.82 ID:GWSKQV+Y0(1) AAS
要はあれだろ?人工無能うずらのすごいverってことでしょ?
59: (ワッチョイ e501-0KYI [126.130.41.231]) 2023/04/01(土)09:04:46.82 ID:IpUIwmwt0(1) AAS
あれだけ騒いでいた自動運転ですら暗礁に乗り上げてる。量子コンピュータがでてくればかわるだろうけど価格が合わない。。
92: (ワッチョイ fb55-BF9a [111.217.123.147]) 2023/04/14(金)22:25:33.82 ID:sbXHsn9M0(1/2) AAS
なんか意味わからんから要約頼んだ
AIの評価は、pretrainしてgenerateしたものに点数を付ける方法が一般的であるが、この方法では、膨大な量をpretrainしたAIに勝つことはできない。実際に、pretrainが少なく、generateすることを余儀なくされる人たちは、新しい発想力を持っていることがあり、低能と呼ばれることもある。
212: (アウアウウー Sa23-BzF1 [106.130.199.59]) 2023/06/18(日)15:53:07.82 ID:fpcC6KWOa(1/2) AAS
>>211
それミスリード
エンコーダ的な動きもしてる
transformerの一種という理解でモデルを見つめるべき
287: (ワントンキン MM53-h6EG [153.248.72.199]) 2023/07/10(月)14:34:55.82 ID:jOTRnxmuM(1) AAS
>>283
こんなんを代表にしないでください😡
出たがりbbaです
357(2): (ブーイモ MM4a-GwdL [49.239.68.160]) 2023/10/04(水)17:19:40.82 ID:AvfDlS6bM(1) AAS
ディープラーニングで偏相関は求められないんじゃないか?
ABテストみたいな実験をせずに結果から原因を推定する因果推論でディープラーニング使ってる香具師見たことないが。
DLや決定木みたいなノンパラメトリックモデルって特徴量の次元数に対してサンプル数が十分でない時、相関の強い特徴量に特化したモデルが出来上がり、相関が弱い特徴量は切り捨てるバイアスがかかることがあると思うんだよな
この事は人工データを使って実験すれば実際はどうなのかすぐ分かる
決定木で実験済みだが一応自分でもやってみてくれ
正規線形回帰モデルはそういうバイアスがかからない事が数学的に証明されている(宮川の統計的因果推論 4.1節を元に容易に証明できる)
そういった理由で因果推論では誰もDLを使わないのでは?
つまりDLが万能とか何の根拠があって言ってるのだろうと言うこと
691: (ワッチョイ 434d-HpFF [182.171.154.68]) 2024/06/04(火)07:49:55.82 ID:YQQ4Gdo/0(1) AAS
かきを最新AIに重箱の隅をつつく用意尋ねましょう
全ての電磁波は強い低周波も高周波も被爆する?
電磁かいが強い場所は20Hzと55Hzは磁気閃光これも被爆している.?
音波も強い場合は被爆する?
※自然界の化学科学の観測結果論文と人間の人工物で可能な化学と科学論文を読み込ませておく
是者と校舎を別々で回答する用意する
さらに制度を挙げるなら
グレーゾーンの論文をできるともいえるしできないともいえる用意認識させる
現在の科学が正しいのならなら電磁波攻撃はこのグレーゾーンの論文を使用しているので逃亡できている?
統合失調症電磁は音波なら周囲の者被爆している!?
省1
875: (ワッチョイ ffb9-85GD [157.101.145.195]) 01/24(金)00:45:34.82 ID:MVQPa0Es0(1) AAS
>>872
新井氏に限らず当時はまだまだ懐疑的だったと思う
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