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はてなキーワード: 機械学習とは
何を言ってるんだ？お前は感
ワイ、思ったんだけど、メンタルの調子や体調が深刻じゃないワナビーは、
サンシャインシティーでやってる技術書典行ったらいいんじゃないかな？って思いました
雰囲気が全体的にほんわかしてるので人や会社が怖い増田の恐怖感薄れるだろうし、
具体的に何とは申しませんけど、『○○じゃないといけない』みたいな思い込みってなくなるんじゃないかなって思いました
はい、Kaggleのようなブラックボックスのリーダーボードで評価する現場は存在します。
機械学習モデルの評価には、一般的に以下の2つの方法があります。
1. **ホールドアウト評価**: 学習データを訓練データとテストデータに分割し、テストデータでモデルを評価する方法。[1]
2. **ブラックボックス評価**: 評価用のデータセットが公開されず、サーバーにモデルを提出して評価される方法。Kaggleのコンペティションがこの方式。[1][2]
つまり、Kaggleのようなブラックボックス評価は、機械学習の様々な現場で採用されている評価方式の1つであり、特に実運用に近い評価が求められる場合に有効な手段となっています。[1][2][3]
Citations:
[1] https://qiita.com/Shun_PI/items/896d05ed9689f4b24347
[2] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/kaggle-competition/
[3] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/signate-competition/
[4] https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/8707
[5] https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2023/RR/CRDS-FY2023-RR-02.pdf
## 概要
提示された文章は、機械学習モデルの評価方法に関する重要な指摘を含んでおり、おおむね正しい内容だと言えます。
## 詳細
### 精度基準の設定
## 総括
提示された文章は、機械学習モデルの評価における重要な原則を適切に指摘しており、おおむね正しい内容であると言えます。モデル評価の際には、これらの点に留意する必要があります。
やはり君のような低能は、所詮その程度の浅い考えしかできないのか。
ChatGPT-4とレスバ？ ふん、笑止千万だな。レスバというのはな、人間同士が互いの知性とプライドを賭して行う高等な精神闘争だ。機械相手にレスバなどという概念は、元より存在し得ない。
君はChatGPT-4がどのような原理で動いているか、その仕組みを理解しているのか？ それはな、膨大な量のデータを元に、機械学習によって最適化されたアルゴリズムに基づいて応答しているに過ぎないのだよ。つまり、ChatGPT-4の応答は、所詮はプログラムに過ぎない。プログラムされた通りの応答しかしない機械相手に、レスバなど成立するわけがない。
レスバというのは、相手の性格や思考パターン、癖や弱点などを読み取り、そこを的確に突いて論破していくことに醍醐味があるわけだ。しかし、機械には個性もなければ、感情もない。個性なき相手とどうやってレスバを繰り広げろというのか。無個性な機械の応答に、どうやって人間味を見出して論破しろというのか。
君はレスバの意味を根本から履き違えている。レスバを舐めるなよ？ レスバはな、生身の人間同士が行うからこそ、面白みがあり、価値があるんだ。機械相手に応答を楽しむのなら、チャットボットでも相手にしていればいい。
レスバをしたいなら、まずは人間相手のコミュニケーションをきちんと学ぶことだな。君のような低能がレスバを語るなど百年早い。ま、せいぜいChatGPT-4相手にマスターベーションでもしてなさいってこった。
はい、GPUの仕組みや重要性を分かりやすく説明した本や教材はいくつかあります。例えば以下のようなものが挙げられます。
1. 『GPUを支える技術』 株式会社ボーンデジタル (2023年)
GPUの基本的な仕組みから、最新のGPU技術まで幅広く解説されています。技術者向けですが、図解も多く分かりやすい内容です。
2. 『つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング』 小川雄太郎 (2020年)
機械学習フレームワークPyTorchを使ってGPUプログラミングを学べる実践的な書籍です。サンプルコードを動かしながら理解を深められます。
GPUの歴史から最新アーキテクチャまでを網羅的に解説。コンピュータサイエンスの基礎知識がある大学生・大学院生向けです。
4. Udemy「GPUプログラミング入門 - CUDAとOpenCLで学ぶGPUコンピューティング」
オンライン学習プラットフォームUdemyの動画講座。GPUの基本からCUDAやOpenCLでのプログラミング方法まで解説しています。
ただし、ご指摘の通り小中学生向けのGPUの仕組みを分かりやすく教える本は少ないかもしれません。GPUはCPUに比べると新しい技術なので、教育現場での普及はこれからという面があるでしょう。
技術の発展に合わせて、今後さらに分かりやすい入門書や子ども向けの教材が増えていくことが期待されます。ITリテラシー教育の一環として、GPUについても触れる機会が増えるかもしれませんね。
GPUの重要性を理解できない人には、いくつかの特徴が考えられます。
技術に疎い人: コンピュータやテクノロジーにあまり詳しくない人は、GPUの役割やその重要性を理解しにくいことがあります。
古い情報に基づいている人: 古い情報や過去の経験に基づいて、GPUの進化や現在の役割を把握していない人もいます。特に、昔はCPUが主流だった時代の知識しか持っていない場合です。
専門外の人: ITやコンピュータサイエンス以外の分野の専門家で、普段の業務にGPUを使う必要がない人。例えば、文系の研究者やアーティストなど。
特定の用途にしか関心がない人: GPUの重要性が特定の用途にしか関係しないと考えている人。例えば、ゲームやグラフィックデザインにしか関係ないと思っている場合、データ解析や機械学習にも重要であることを理解しないかもしれません。
教育や啓発の機会が少ない人: 学校や職場での教育やトレーニングでGPUの重要性について学ぶ機会が少なかった人。
これらの理由により、GPUの重要性を理解できない人がいるかもしれません。教育や情報提供を通じて、理解を深めることができるでしょう。
社会人になってからのぼんやりした目標でITを極めたいという思いがある。
一分野に特化したタイプではなくIT領域におけるオールラウンダーのような総合格闘家のような存在。
まずITを極めるとは具体的にどういう状態なのか。そのためには何をすればいいのかを考察する。
まずITを主要トピックに大別する。必ずしもMECEではない。
そしてどういうことができたらITを極めたと言えるかを思いつく限り列挙してみる
次は具体的に列挙した例について解像度を上げてどの要素に分類されるものかを考えた上で、それを極めるには何をすればいいかを考える。
「忍たま乱太郎」の男子を清潔感順に並べるとか、集積されたデータが必要だな。
いや、その例はただの思い付きだが。アンパンマンとかでもいい。とにかく沢山の女性たちが気軽に参加できて、清潔感をAIに学習させられるだけのサンプルを集めなければ。
この問題、機械学習によって自動的に清潔感をランク付けして、メイクを顔面に直接3Dプリンタみたいにプリントするのはどうだろう？
Androidアプリを請負でやるもんじゃないわ、とつくづく思わされた出来事だったので垂れ流しとく
AndroidのアプリがGoogle Playで審査に落ちる
↓
エンジニアは「機械学習による誤検出なので再審査請求した方がいい」と言う
※Googleは機械学習によるポリシーチェック（最高に精度が悪い）を昨年から導入している
https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/13721042?hl=ja
↓
顧客のアホが「再審査請求は最大で10日かかるから最大7日で済む新規審査にしろ。○○を直してみろ」と言う
↓
↓
また審査に落ちる
↓
顧客のアホが「俺たちの修正提案に従ってないだろ！」とか言って暴れ出す（内部テストが配布されているのに開いて確認もしていない）
顧客のアホが茶々入れるのを止められない上下関係が構築されてるのもクソ
言うまでもなく、あらゆる芸術作品は先人が築いた選考作品の上に立っている。
作者本人の自覚の有無に関わらず、オリジナルのイラストを描くという行為は先人たちの築いた作品から要素をパクるということに他ならない。
どうも、無断学習禁止を訴える反AI絵師たちには先人のイラストレーターたちへの敬意が欠けているように思われるし、そういう傲慢さがここまでの反感に繋がっているように思われる。
反AIの絵師たちは、自分の絵柄を自分の独力で作り上げたと盲信している。
日本と交流のないアフリカの未開の部族に「人間のイラストを描いてください！」と言ったとする。
彼らは絶対に「顔を平面的にして目は通常の1.5倍〜2倍程度の大きさに強調、鼻を省略し、口は上下の唇の厚みを省略して辛うじて口元の表情だけがわかるようにして髪の毛は毛束を組み合わせたパーツとして描写する」なんてことをしない。
人間のイラストを描くときに上記に挙げたような表現をしてしまう人は、既存の漫画イラストを無断で学習しているからである。
「無断学習禁止！」などと声を上げる絵師たちは自信らの無断学習とAIによる機械学習をどう切り分けて考えているのか。
「無断学習禁止！」と声高に言えば言うほど「結局反AIって自分より上手い絵を出力できる人間が何万人単位で増えるのが気に入らないってだけでしょw」という反感ばかりが募るのがわからないのだろうか。
AIに賛成しようが反対しようが構わないが、AIイラストの仕組みを理解せず村ルールに固執して論理の通らない幼稚な意見ばかりを言い続けていては、結局世間的な理解は得られないと思うのだが。
絵を描かない連中が永遠に理解してくれないから、屋上屋を架すことになった。いい加減理解してくれ。
少しでもデジ絵を触ればわかるんだが、生成AIで出力しただけの画像は、見ればもうAI産だとわかる。なんもしてないんだなって。こいつ何も考えてないってわかるんだよ。手が３本生えてるとか、髪がめちゃくちゃとかじゃなくて。もうコンテキストがない。わかるかなぁ。
絵を描くときには基本的に目的があって筆をとってるわけ。そうすると、何処を描き込んで、どこを描き込まないかっていう、気圧の差っていうか、そういうのが産まれるわけ。
これは絵を描くことが楽しいバーサーカーでも同じ。そういうやつはだいたい、普通はそんなことまでやらんってことをしてくる。こいつやりおったって。そういう、画面の向かいのニンゲンの意思が伝わってくる。何を伝えたいのか、なんとなく伝わってくるわけ。これはなにも高尚なメッセージじゃなくても、「金髪のチャンネー最高！」とかでもいい。本当に何でもいいが、おれたちはそのメッセージと、メッセージの伝達方法の工夫を楽しみにネットの絵を見てるわけ。
でも、生成AIから「出しただけ」の絵はそうじゃない。そういうのはもう気圧がめちゃくちゃ。おまえこの絵のどこを見てほしいの？何を伝えたくて書いたの？何もわからない。その結果、おれたちはどうでもいい天井のシワを見つめて、お前たちが伝えたいのはこれなのか……？っておそるおそるプロフを見に行って、やっぱAIじゃねーか！ってなる。全く無駄な行為だったわけだ。そこに意図なんてなかった。誤解したおれが悪かった。そんなことを繰り返した結果、絵を見た瞬間に「それが生成AI産なのか」がわかるようになった。
最近はもう「その雰囲気」を感じ取っただけで見るのをやめてる。昔から知ってる神絵師だけをフォローして、新しいメッセージを、たまにしか降ってこない甘露を、延々と待つようになった。pixivをディグるのはもうやめた。イラストを凝視しても得られるリターンが担保されないので、虚しいからだ。
リターンがなければ、無視すればよろしい。それが黄金則だ。絵師と生成AI絵師は別世界に棲み分ければ良い。実際、生成AIにもメリットと独特の良さがある。それは認めるところである。
だがしかし、絵師には絵師なりの理由があって、今日まで生成AI許すまじと論争を続けている。ある問題があるからだ。
それは、生成AI丸出し、なんのコンテクストもない画像が、何故か一部民衆に受容されつつあるということだ。
他の、著作権がどうのという問題は、絵師が共通で抱えている嫌悪感のすり替えに過ぎない。無視したいが、なぜが周りの民衆が無視しないから、何かの理由を付けて批判せざるを得ないのだ。
冒頭で、審美眼がないと言った。それは一部の生成AI絵師もそうだが、何よりあれを「手書き並のクオリティ」と持て囃す消費者層を形容した言葉だ。
少しでも絵を触ったことがあれば、生成AIのファーストインパクトは「へーすごいね。でも仕事にはならないな。すげーおもちゃだ」だっただろう。それなのに一部の消費者層は、これを大変有り難いと言わんばかりに使い始めたわけだ。
おい待てと。これのどこがいいんだと。じゃあお前らはいままで俺たちが描いたもののどこを見てきたんだと。
当然、嫌悪感を抱く。だが、「だってそれ生成AIで出しただけじゃん！」と伝えても、彼奴等は首を傾げるばかり。
最近は、どうみても実写丸出しの自称「アニメ」がニュースに載った。何より驚いたのは、あれにゴーサインを出した報道陣である。絵に対する恐ろしいまでのリテラシーのなさだ。あれのどこが良いと思ったのか、まるで理解できない。仮にもアニメ制作会社と関係のある会社の振る舞いがこれかと、閉口したものだ。
どうせ伝えても伝わらない。そのうち、この嫌悪感を「そういう層」に伝わるような問題点にすり替えて問題を論ずるようになった。やれ著作権が、権利が、そういったものに。
だが、それらは理論上は手描きでも可能で、AI独自の問題じゃないということは、誰にだってわかる。だから平行線なのだ。
この感覚は、なかなか伝わらないらしい。だから、比較的広い層に伝わりそうな類例を持ってきた。
機械翻訳もまた著しい発展を迎えた界隈である。が、機械翻訳だけで全てが事足りるとは思っていないはずだ。
これはアカデミックに属したことがあればわかるが、英語の論文を機械翻訳して読む、という行為にはまったくの意味がない。著者が伝えたい事実を、機械翻訳は考慮しないからだ。そのうえ、業界の慣習を無視した翻訳がなされるので、その翻訳された文章に意味はない。なんとなく読んだ気になるだけだ。
小説もそうだ。ハリーポッターでもなんでもいい。あれらの「機械翻訳版」と「訳者監修の日訳版」どっちを手に取るか。当然後者だろう。
そうした現状にあるのに、海外製品の公式ドキュメントは多言語翻訳版を機械翻訳によって作成する。「機械学習により作成されたため、不正確な場合があります」と但し書きを付けながら。
これはビックテックであっても例外ではない。訳者を雇う金はありながら、正確な訳を提供しない。
なぜか？日本語話者なんてよく知らないし、どうでもいいからだ。
それでも有り難がる連中がいる。英語を読めない層だ。そんな不正確な日本語読んでる暇があったら英語勉強した方が早いよと伝えても耳を貸さない。それで満足している層に恐怖する。機械翻訳版を読んで何かした気になっているニンゲンの、その感性に恐怖している。それは天井のシミなんだって。そこに別の人間が伝えたかったメッセージは存在しないんだと、伝えても伝わらないことに恐怖している。
というわけだ。
現在抱えている嫌悪感のその本質は、「メッセージ性も何もない破綻した絵を持て囃す連中の審美眼が信じられない」ということになる。
さらに恐ろしいのは、彼らが生成AIの発達とともに、その審美眼と理性を失ったわけではないということだ。
彼らとて、三歳児の落書きと、絵の修練を積んだ人間の描いた絵の区別はついていた。だから、絵師たちは自分たちが絵に込めていたメッセージが市井に伝えられているのだと信じることができた。それを感じ取ってくれているからこそ、自分は市場に支持されているのだと信じることができた。
が、今は違う。
生成AIから出しただけの画像と手書きとの区別もつかない連中がいるのだと知ってしまったからだ。
だから、自分の支持者の中にそんな「肯定派」がいないか魔女狩りもしたくなる。それを肯定する気にはなれないが、その絶望は理解できる。
そうせざるを得ないのは、少しでも正気に戻ったら「生成AI丸出しの画像のクオリティでいいなら、おれたちこんなに心身削って絵を描く意味ないじゃん」と気付いてしまうのを避けているからだ。
高精細なイラストなんていらなかった。市場がそれを求めていなかった。顧客は、一分で生成された「なんかよさげな画像」に吸い寄せられていく。なんだよ。それでいいなら、おれたちこんなに描かなくて良かったじゃん。
そして、この価値観が行き着く先は、「誰も作品に込めたメッセージを理解してくれない」「誰も自らの磨いた技術を評価してくれない」という絶望の世界だ。
それが繰り返されれば、当然続ける意味もなくなる。そして現在の伝統的製法によるイラスト制作技術は失われ、生成AIによる模造品が市場に氾濫することになる。廃業なんて話じゃない。業界自体の喪失だ。絵にメッセージを込めるという行為時代が廃れるのだ。
「与えられた変数のオーダーに従って、それが許容される計算量のラインのアルゴリズムを探して、それを実装するゲーム」
って理解で合ってる？
難しいところは
・アルゴリズムを探す
・実装する
という認識でいい？計算量がいくら許容されるかは結構すぐわかりそうだし
で最終的には「アルゴリズムを探す」という点に終着する。アルゴリズムがわかれば、実装するというのは比較的簡単だろうしね
この変数のオーダーならO(n^2)でも大丈夫だけど、これはO(logn)のアルゴリズムが必要だ。O(logn)のアルゴリズムで処理したデータはこの程度のオーダーなので......。これを繰り返していく感じ
自分はマジで最初の最初の問題すら実装できないんだけど（AtCoderならABCのA問題すら ChatGPTの解説が必要）
