[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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191(2): 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwk) 2019/01/23(水)02:18:03.57 ID:LJSmKW5p0(3/13) AAS
たまたまよい結果が出ただけで、
結論を出してしまう輩が一定数存在するので注意が必要。
211: 数おたさらり (ｽｯﾌﾟ Sd33-HVwk) 2019/01/23(水)11:10:12.57 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。
236: (ｱｳｱｳｲｰ Sab1-mK6X) 2019/01/24(木)10:01:29.57 ID:qMxmsmM6a(2/2) AAS
>>235
あ、すごい！
ＡＩって利用場面では、それだね。
254: (ﾜｯﾁｮｲ e5da-h/iE) 2019/01/24(木)21:57:56.57 ID:EXwKjUiw0(1) AAS
屑哲というのだよ
390: (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-xJpY) 2019/02/01(金)08:32:41.57 ID:cgFfgfk1d(1) AAS
>>375 で「サポートベクトルや素性の数に比べて次元を高くしすぎると逆に制約になる」と
書いてるからそれはわかってるんだろう
なんつーか、機械学習って仕組みをよくわかってないと陥る罠が多いよな
457(1): (ﾜｯﾁｮｲ ff82-iyvX) 2019/02/04(月)19:44:21.57 ID:uGTwlIb50(1/4) AAS
ディープラーニングの大御所が書いた
『人工知能は人間を超えるか』という本では後者の立場を取っています。
今まで人工知能が出来なかったのは、記号と概念の結びつけが出来なかったから。と説明されています。
コンピュータがデータから特徴量を取り出し、それを使った概念を獲得した後に、そこに名前を与えれば、シンボルグラウンディング問題はそもそも発生しない。とある。
486(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)15:08:27.57 ID:en83hCX30(4/4) AAS
教師データを与えられないような問題とは何かというと、例えば、対話破綻検出チャレンジで、
人間とBotが雑談対話したログについて、Botの発言が「破綻していない、破綻している、どちらともいえない」で○×△のアノテートを付けた教師データを用意したわけだけど、
複数のアノテータ間で○×△がぜんぜん一致しない、みたいな。
510: (ﾜｯﾁｮｲ a936-h+T3) 2019/02/07(木)18:49:24.57 ID:0eYcDFTf0(1) AAS
youtubeで
アメリカ VS 中国 "未来の覇権"
を検索。
879(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/24(日)19:51:01.57 ID:laz54YR/0(3/4) AAS
AIの芸術に関しては、ヒューリスティクスという概念を覚えると良いと思う
恐らくこれから必要になる
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