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何かテキストを分類するようなモデルを作っているとする。 それで、上司にデモを見せる。上司がモデルが失敗する細かい条件を見つけ出し「ダメだよ君ぃ、こんなものをTrueにしちゃう...
いや上司も君もちゃんと学ぶべきでは？ ちょっとちゃんとしたコース取ればモデルの評価方法やるやろ
ここに書いた方法が「ちゃんとしていない」と？基本的なことは書いたつもりだが。
「このテストデータに対し、これ以上の精度が要件」と決めておく これもおかしいじゃん
おかしくないよ はい論破
あー お前がそう思うならそうなんだろう
ちゃんとしてないよ トレーニングデータとバリデーションとテストデータとか基本的なことをやってたら「モデルが失敗する細かい条件を見つけ出し」なんてことにならないでしょ
それは単なるホールドアウト分割だろ？ 手作業でアノテーションしたきちんとしたテストデータの話をしている
文盲か？それは「不毛なやり方」の方だろｗ
あー そう思うなら別にいいけどね
そう言い残すと男は塵となって消えた
いくらでもテキスト解説の資料がある時代にコースを勧めるのは無能
## 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 上司が細かい条件でモデルの失敗例を指摘し続...
自然言語処理も機械学習的な手法じゃなくて、ルールベースの完全一致でやれば精度100%は容易いで
MLモデルはまだ早かったんや
翻訳系で膨大な文を完全記憶してBLEU80達成したとか主張してるバカがネットで叩かれてたね
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