【ピクロス】イラストパズル総合 (282ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 必死ﾁｪｯｶｰ(本家) (べ) 自ID ﾚｽ栞 あぼーん
ﾘﾛｰﾄﾞ規制です｡10分ほどで解除するので､他のﾌﾞﾗｳｻﾞへ避難してください｡
258: 07/21(月)00:11 ID:9yjTuzPY(1/2) AAS
>>257
この際だから一つ、専門的な話をしておく。
「実効再現性の低い提案」っていうのは、構造設計の現場では一番忌み嫌われる。
たとえば橋梁設計において、構造解析ソフトで出した数字だけを根拠に「この断面で大丈夫です」と言い張る設計者がいたら、それはもう未熟の極みなんだよ。
荷重条件、施工誤差、経年劣化、地盤との相互作用──そういった不確実性をどう見積もり、どう守備範囲に収めるかがプロの腕前ってもんだ。
だからこそ「過去にあったから」「他もやってるから」なんて理屈は、エンジニアリングでは通用しない。
それは再現性じゃなくて偶然だ。
省3
262: 07/21(月)20:30 ID:9yjTuzPY(2/2) AAS
>>261
機械学習における過学習（オーバーフィッティング）について解説する。過学習とは、モデルが訓練データに過度に適合しすぎて、新しいデータに対して汎用性が失われる現象だ。これはモデルがノイズや特異なパターンまで覚え込んでしまい、本来の一般的な傾向を捉えられなくなることで起きる。対策としては、データセットの増強、正則化手法の導入、クロスバリデーション、ドロップアウトや早期終了などがある。
特に大量のパラメータを持つディープラーニングモデルでは過学習のリスクが高く、バランスをとるために慎重な設計が不可欠だ。現実見ろや。30万票集めたからって議席ゼロって事実から目そらすな。議会に必要なのは数字だけじゃねえ、影響力と組織力だ。田母神俊雄みたいに大口叩いて注目集めても、結局支持は限定的で政治の舞台から消えるやつもいる。浜田みたいな人気だけの中身スカスカの奴が居座っても何の意味もねえ。過学習はモデルの評価指標が訓練データ上で良好でも、実際の運用で性能が低下するため、単なる訓練結果だけに頼るのは危険だ。だから研究者やエンジニアは、訓練だけでなく汎用性を重視し、常に未知のデータに対する予測精度を検証し続けることが求められる。この姿勢を怠ると、どんなに見かけが良くても実務には使い物にならないモデルしか作れなくなるんや。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.011s