[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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483(2): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-GYMe [106.180.2.26]) [sage] 2019/05/25(土)12:28 ID:95Ybe8BPa(1)
ラベル以外の特徴量から何らかの方法でラベルに近そうなものを計算して、その計算結果と実際のラベルを比較して誤差を調べる
誤差が大きければ計算方法を修正する
そうして最適なラベルの算出方法を決定するわけで、「予測に使う」というのが学習過程で使われるという意味ならラベルもその他の特徴量もしっかり予測に使われている
教師ありではラベルは絶対的に正しいこと(=誤差ゼロ)を前提とするのでラベルとの誤差が精度の良い評価対象になるが、
教師なしでは誤差混じりの特徴量しか得られなかったがために別の評価指標を使っているだけのこと
理論の上では本質的な違いはないんだよ
485: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sre5-sFDG [126.208.164.185]) [] 2019/05/25(土)12:55 ID:9EmqmScDr(1/2)
>>483
学習途中の話？予測に使うというのはモデルに入力するという意味
運用時にラベルは与えられないだろ？
教師なしは学習時と運用時で使える情報は同じだが教師ありは違う
自動車と金槌の本質的な違いは？って聞かれても答えに困るわ
逆に理論のどこを見て本質的に同じだと思うのか
用語の意味を都合よく解釈しているようにしか思えない
487: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spe5-rj+B [126.33.224.211]) [sage] 2019/05/25(土)13:07 ID:t7lA5k1Lp(1)
>>483
前から教師ありとなしの本質的な差がないと主張する人がいて、その真意を聞きたかった
例えばMNISTで教師なしで分類したとする
全部で10種類とクラスの数を固定すれば、教師なしでもおそらく正しく分類してもらえ、本質的な差がないという主張は理解できる
ではクラスの数が不明としたらどうだろう？教師なしではどんなにデータを増やしてもクラスの数が不明な限り同じ結果は得られないだろう
この辺りの説明をしないで本質的に同じと説明すると、機械学習は本質的には最小二乗法と同じと言ってしまい炎上したのと同じ危うさがある
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