[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング19 (1002ﾚｽ)
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98(3): (ﾌﾞｰｲﾓ MM39-yUBe) 2018/04/05(木)07:01 ID:GMtlEzTYM(1) AAS
ディープラーニングよりも
線形関数のほうで解決出来るケースが
多い気がするのはワイだけ？
100: (ﾜｯﾁｮｲ 9528-43s8) 2018/04/05(木)13:26 ID:ioRu1YAR0(1) AAS
>>98
だいたいはそう
しかし事例はまれだか重要なレアケースを拾えなくなる
102: (ｱｳｳｨﾌ FF11-6Vn5) 2018/04/06(金)12:45 ID:sTfZcU1YF(1) AAS
>>98
モデリングと評価関数が勝負だと思う
103: (ｱｳｱｳｲｰ Saad-udMy) 2018/04/06(金)16:06 ID:j6pN+emAa(1) AAS
>>98
>線形関数のほうで解決出来るケースが多い気が
結果の良し悪しを度外視してみた場合には
扱いも作りも楽だから適用しやすいのでそれは言えるだろう
同じことから汎用性を考えればそういえると思う。
良い結果を求めたいという話（今回はそう書かれていない）になると
話は異なるが、今回は人が線形でという前提になっているので。
もし、計算のアルゴリズム自体をAIが自動的に作成してくれると
なった時には、違うでしょうね。
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