[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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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
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