例えば工場の機械でもミスは一定割合で起きるが
そのミスをカバーするように人が配置されたり、他の機械が存在したりする
100個中ミス1個なら、信頼度は99％ということになる
だからディープラーニングも特に問題ない気がする
殊更にディープラーニングばかりに根拠を求めがちなのはなぜだろうか
プログラムとの対比だろうか
それともAIと呼ばれているせいだろうか
ちょっと未だわからない
どう決まってるかまるで分からない漠然とした不安と言うのはあると思うし
どう決まってるかわからないと対策も難しいと言うのもあると思うけど
Permalink | 記事への反応(2) | 16:19
ツイートシェア
道理や筋を通すことを重んじるのはヤクザ
ディープラーニング以前のニューラルネットワークで、 しばしば根拠が無いゆえの過剰フィッティングが問題になったという事情があるからじゃないかなぁ。
ん？ サンプルデータに大して過学習した結果、実用フェーズで精度が悪くなったってこと？ だから判断根拠を明確にして過学習していないかチェックするみたいな？ 精度向上に大...
13
