[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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193: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:31 ID:Mk8TAQVup(1/10) AAS
>>86
生検してから確定するだろうから
見逃しをAIで防止するような使い方じゃね？
194: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:35 ID:Mk8TAQVup(2/10) AAS
>>87
息苦しい
だけだと人間の医者も特定できないだろう
だから問診とか検査してデータを増やして
原因特定する
息苦しい症状の時どの検査や質問をするかはAIではなく
データベースにしておけば解決出来るんじゃね
全てをAIで処理する必要はない
195: (ﾜｯﾁｮｲ 7197-W1wC) 2019/01/23(水)02:37 ID:3EqxYkFs0(1) AAS
>>190
物理学なんかはまさに帰納と演繹のわかりやすい組み合わせだよね。
経験(観測)からの帰納によって生まれた理論を演繹することで理論の適用範囲を拡張し、
拡張した理論による予測を観測によって確かめる。予測と観測結果が一致していなければ
そのような結果をたくさん集めて新たな理論を帰納で作る。それを演繹で拡張する。
の繰り返しだよね。
196: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:38 ID:Mk8TAQVup(3/10) AAS
>>91
現在の検査方法を開発した人とか検査薬とか分析器とかのメーカーは完璧ではないのにAIだけ完璧を要求されるのは変じゃね？
197: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:39 ID:Mk8TAQVup(4/10) AAS
>>96
手法によるんじゃね？
198: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:50 ID:Mk8TAQVup(5/10) AAS
>>120
アインシュタインが光の速さが速さの上限で光の速さは変わらない
という前提で相対論を考えたのは
演繹？帰納？
上記の前提を導き出したのは帰納法で
上記の前提から論理展開したのは演繹
だから両方じゃね？
鶏と卵で解釈の仕方次第
199: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:55 ID:Mk8TAQVup(6/10) AAS
AIとかシステムで診断できるようになると
医療の質のバラツキを少なく出来る
地域による医療の差を少なく出来ると思う
すると各クリニックとかは何で差別化するんだろうな
200: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)02:57 ID:Mk8TAQVup(7/10) AAS
>>82
診断って言っても画像診断とかの一部だけだよね
現段階では
201: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)03:03 ID:Mk8TAQVup(8/10) AAS
>>137
量子論だって大統一理論に帰納される理論かもしれないんじゃね
202: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)03:27 ID:LJSmKW5p0(5/13) AAS
光速一定は単に仮定であり、それを否定する手段がない。ここでは公理系の一つとしてカウントしてよいとおもう。本人も仮定と言っている。
203(1): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)03:33 ID:LJSmKW5p0(6/13) AAS
ところで本題、
手段は多数あるが機械学習は、
帰納的か演繹的か
これまでの経緯を考えれば、帰納的と言えるように思われる。
ただし、個別の手法を細かくピックアップすると演繹的なアプローチだなあと考えさせられる部分も存在する。
204: (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)05:00 ID:uD/CD71q0(1/3) AAS
>>203
1. 膨大なデータ → 現象を説明可能なモデル
2. モデル → 現象の予測
1のステップ(fit)は帰納的
2のステップ(predict)は演繹的
公理系とか持ち出すと宗教くさくて嫌だけど
1で作られたモデルが他のモデルから導出できなければ
モデルは公理ということになる
ディープラーニングを例に考えるとモデルはニューロンと活性化関数の集合
{ニューロン, 活性化関数}から演繹的にモデルが導出可能だから
ここでいうモデルは公理ではなく、ニューロンと活性化関数が公理ということになる
205: (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)05:42 ID:uD/CD71q0(2/3) AAS
最後の一文はなんか伝えきれてないな
定義1 NAND回路を次の定義とする
0 NAND 0 → 1
0 NAND 1 → 1
1 NAND 0 → 1
1 NAND 1 → 0
定理1. いかなる論理回路もNAND回路の組み合わせで表現できる
この場合、定義1は公理
定義2. ニューラルネットワークを次の定義とする
y = f(Wx+C)
定理2. いかなる「りんごの画像」もニューラルネットワークで判別できる
定義2は公理
206: (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-/FJo) 2019/01/23(水)05:47 ID:OHrLDHREa(1) AAS
人間が不老不死になればAI医師の問題も解決する。
207: (ﾗｸﾍﾟｯ MM4d-Fwg9) 2019/01/23(水)06:53 ID:Es0uGsAqM(1) AAS
これだけレスが伸びていてアブダクションが1回も出てこない時点でお察し
208(2): sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)07:52 ID:Mk8TAQVup(9/10) AAS
帰納とか演繹に分類しても実現可能な事の集合が増えるわけではない
人間の思考活動を分類しても
思考活動そのものが変わるわけではない
何のために帰納とか演繹とかに分類するの？
目的は？
光速一定を帰納的に発想したか
光速一定が公理だと分類したか
その結果によって相対論が修正されるものではない
209(2): (ﾌﾞｰｲﾓ MM45-hsVO) 2019/01/23(水)08:07 ID:tzY54vk1M(1) AAS
実験を経験則なんてチャチなものに分類するのがムカつく。
210(2): (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)08:42 ID:uD/CD71q0(3/3) AAS
>>208
帰納と演繹のはざまには真実(公理)が埋まってるからだよ
小学生が教室でウンコ漏らしたとする
漏らした張本人は「周りの人くっさいだろうなぁ」と考える(演繹)
周りの生徒は匂いから「誰かウンコ漏らしだろ」と考える(帰納)
教室がクサイのは変わらないよ?
でも漏らした加害者と周りの被害者は区別する必要があるだろ?
211: 数おたさらり (ｽｯﾌﾟ Sd33-HVwk) 2019/01/23(水)11:10 ID:PUoVraWzd(1/2) AAS
>>208
>>191に書いてる通り。
普遍性のない結果に対し、いちいち騒ぎ立てる輩が存在するため。
212: 数おたさらり (ｽｯﾌﾟ Sd33-HVwk) 2019/01/23(水)11:11 ID:PUoVraWzd(2/2) AAS
>>209
『実績』と言っておけばよい。
実績こそ一番評価されるべき部分。
213: (ﾌﾞｰｲﾓ MMeb-W1Jf) 2019/01/23(水)13:13 ID:CusaAsFgM(1) AAS
>>209
自分は物理は大好きなんだが、
その二つはなにが違うの？
経験則にも精度はさまざまってだけだと思うんだが
214: sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB) 2019/01/23(水)13:13 ID:Mk8TAQVup(10/10) AAS
>>210
加害者と被害者を区別する必要がある
のは何の観点で？
科学の観点で加害者とか被害者とか関係あるの？
215: (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-Lb5M) 2019/01/23(水)14:45 ID:8Vl1zTbAa(1) AAS
加害者＝原因、被害者＝結果、の比喩なんだから科学の観点で論じるべき最大の論点でしょ
216: (ｱｳｱｳｸｰ MM9d-a5My) 2019/01/23(水)18:44 ID:Vz7vQZuPM(1) AAS
冷静と情熱の間
217: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:32 ID:LJSmKW5p0(7/13) AAS
経験則の塊
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
218: (ﾜｯﾁｮｲ 8187-1sk9) 2019/01/23(水)19:35 ID:7VQe3V9X0(1) AAS
ニュートン物理学も単なる経験則であったというｗ
219: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:39 ID:LJSmKW5p0(8/13) AAS
経験則は仕事をやる上で物凄く大事です
220(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9101-Ngdh) 2019/01/23(水)19:51 ID:DtngHTsf0(1) AAS
経験と言わずに実証と言えばいいのに
221(1): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:54 ID:LJSmKW5p0(9/13) AAS
経験則だけでは、人によって異なる意見が出たり‥
少し条件を変えただけで再現不可能になったり‥
ということが起きるので普遍性のある演繹的なものも必要です。
222: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)19:58 ID:LJSmKW5p0(10/13) AAS
>>220
それには反対ですね
実証って言ってしまうとそれだけで真実、あるいは理解した気になる人が増える
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