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はてなキーワード: 過学習とは
仮に日本の個人資産の大半が、日本の企業の大半を占める中小企業を経営する爺婆とか大企業勤続40年退職金3千万爺さんとか夫婦揃って元公務員教師金融資産5千万とか
あいつら爺婆の財布が固い原因って、俺らの過学習してしまったケースであるホリエ金子でチャレンジなんて意味ない出すぎると撃たれるんだっていうドグマみたいに
あいつら爺婆は爺婆でバブル期の湯水のような使い方と借金背負った例を千昌夫とか明石家さんまなんかをワイドショーで観察して過学習してしまい、「投資ヨクナイ、コワイ、詐欺師バッカリ」となってしまってることじゃないかと思うんだよな
だからといって今だに詐欺師も減ってないし、こないだもベンチャーが30億くらい横領してたし、真相は不明だがPEZYだって着服して高級車にナイトプールみたいな話どっかでみたし、熊本のスナックを舞台にした投資詐欺ババアなんてのも小耳にしたし
投資に対する不安感はバブル後になんも払拭されていないんだよな。リスクがあることは承知の上だとして、リスクというのは詐欺でカモられて投資金額がゼロになるというのとは全く次元が違う話なわけで
なんというかそのためには24時間スマホやら動画で監視できてトレーサビリティと透明性を確保された投資先だけに資金投入するファンドとかあったらいいのかな
でもそんなのやったってスマホもろくに使えないアラウンド70の小金持ちが使えるわけないよな
じゃあやっぱ地銀改革かな？でも地方の銀行やら信金、農協漁協組合とかアニータじゃないけど横領の話しかきかないよな
やっぱマイナンバーで口座紐付けをアホみたいな連中が抵抗したけど、あれが日本浮上（資金が不正無くうまく流れる）浮上のラストチャンスだったんじゃないかな
どうせまた議論するとしたら5年後か10年後だろ？そんなもんこの国終わりだよ。
やっぱだめだｎ
御覧の通り、わたくしのキレた筋肉は世の中のあらゆる問題を解決してきました。
はい、それではみなさんご唱和ください！
今回、わたくしの特技である「シックスパック腹筋アブドーメン」にチャレンジしてみたいと思います。
久しぶりの大技に筋肉が武者震いしていますが応援のほど、よろしくお願いします。
腹筋をはち切れる寸前にまで追い込むことを条件に実現する筋トレの極意。
極度に鍛え上げられた腹筋の発熱温度はAIが過学習した際のペンティアムの温度を凌ぐ。
１９世紀末には断絶したと伝えられる秘儀だが熊野の奥地で一子相伝で伝えられていた。
この度、わたくしに特にPRの依頼はなかったのですが岐阜県をシックスパックで応援したいと思います！
岐阜県。なんだか陸の孤島でパッとしない県ですが、名古屋の植民地って言うとキレた筋肉に鎖が似合う兄貴たちがたくさん居そうなヤバイ雰囲気がしますね！
これから「５０ｍの高さからバスケットボールを腹筋に落とす」という、高難易度の技にチャレンジします。
もし一発で腹筋ガードできた場合は岐阜県の税収が伸びるかもしれません。
逆に失敗してしまった場合は、退庁後に行ってる近くの雀荘で今後ぼろ負けが続きます。
青春を全て筋トレに捧げ、肝臓を犠牲にしながらプロテインを飲み、夢の中でも筋トレを続ける努力した者だけが挑戦することが許される荒技です。
失敗した時のリスクは量りしれず、値引きシールをしたものが買えなくなるなどといった最悪のケースが考えられます。
それでは早速、挑戦してみたいと思います。
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っあ！！！！
こういうことだってあるさ。
岐阜県には、失敗を恐れずにどんどん色んなことにチャレンジして人々が住みやすい街づくりをしていって欲しいと思います。
それでは！！！
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 60 | 10186 | 169.8 | 64 |
| 01 | 51 | 5788 | 113.5 | 55 |
| 02 | 40 | 1768 | 44.2 | 28 |
| 03 | 31 | 1809 | 58.4 | 44 |
| 04 | 18 | 1943 | 107.9 | 42 |
| 05 | 24 | 6056 | 252.3 | 31.5 |
| 06 | 27 | 1969 | 72.9 | 37 |
| 07 | 52 | 4552 | 87.5 | 53 |
| 08 | 86 | 6709 | 78.0 | 43 |
| 09 | 71 | 7601 | 107.1 | 45 |
| 10 | 115 | 9884 | 85.9 | 42 |
| 11 | 205 | 12496 | 61.0 | 31 |
| 12 | 223 | 11397 | 51.1 | 28 |
| 13 | 112 | 12372 | 110.5 | 34 |
| 14 | 125 | 10407 | 83.3 | 46 |
| 15 | 74 | 5107 | 69.0 | 34.5 |
| 16 | 110 | 7192 | 65.4 | 36.5 |
| 17 | 177 | 12294 | 69.5 | 33 |
| 18 | 107 | 8458 | 79.0 | 36 |
| 19 | 141 | 14612 | 103.6 | 26 |
| 20 | 85 | 6510 | 76.6 | 30 |
| 21 | 147 | 12632 | 85.9 | 27 |
| 22 | 89 | 8482 | 95.3 | 37 |
| 23 | 88 | 10332 | 117.4 | 41.5 |
| 1日 | 2258 | 190556 | 84.4 | 35 |
過学習(6), fish(4), ニシン(3), ノマド(7), 伊丹(3), 爆風スランプ(3), 休講(3), 児童婚(4), shi(3), だてん(7), あまちゃん(3), マ(13), 幽霊(7), 年末(6), 懲役(7), 似合う(5), 6年(5), 共産党(17), クリスマス(6), ステマ(12), おわり(6), 桜を見る会(7), 支持者(10), グレタ(9), コミュ力(7), ベスト(8), 殺せ(5), 青葉(9), 容姿(17), n(9), ドラマ(13), ポケモン(8), だら(22), 大勢(8), 化粧(7), 見た目(17), ガイジ(9), 笑(13)
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あまり言いたくないけど
「商品の特徴が〜〜だから、ターゲット層は〜〜であり、それ以外の人が見てダメージを受けるのは知ったこっちゃない」
みたいなのって
「商品の特徴からターゲット層が分かる」っていう利用者の過去の学習を当てにしてるわけで完璧ではないんだよね
と言っても世界中そういうモノばっかりだし
それで一撃死するほど人間もヤワじゃないので、別に良いだろって感じもするんだけどさ
そもそも「あなたは対象者ではありません」を見る前に理解させるって野暮だし、伝わるかも分からんし、伝わった上で結局見たら意味ないわけで
記号を曖昧にする理由がいろいろあるからまあ無理なんだよね（プリキュアのターゲット層が2つあったりね）
話は少しズレるけど
そういうのを過学習した人が過剰に反応するってのもよくある話だと思う
と、ここまで書いたけどフランス文学については素晴らしい発言をされる優れた知性を持っているはずの内田樹さんや、政治や経済といった門外漢のことについては頓珍漢なことをいう。物理学については素晴らしい知見をお持ちのキクチマコトさんもご覧の有様なので、卒論でちゃんと考えがつくというのはただの妄想かもしれない。
その辺の連中は専門分野のインプットが多すぎたせいでその分野だけに特化しちゃったタイプだよな。過学習してしまったAIみたいなもんだ。
専門分野に閉じこもってれば普通に有能扱いなのに、その分野で評価されたことで過剰な自己肯定感を得てしまって、専門外の分野に突っ込んでいったのがダメだったんだろう。
http://aiweeklynews.com/archives/49678692.html
・Excelはがっつり使える
・Pythonのnumpyやpandasでデータの処理ができる
例えばですが、pythonを自分のパソコンに環境構築して、「Hello,world!」と表示できるようになったら、面接に申し込んで、「少しはpythonできます」と言ってみるのも一つの方法かもしれません。
実際に見分け方がわからなくてこれに引っかかって採用してしまう場合もあるんだろうな、とも思う。
自分がこの手の人材（エンジニア）を採用する場合にどうやって質問をすれば見極められるのかエンジニアの採用にも関わっている身としてを考えてみた。
AI人材という呼称自体がぞわぞわするけど、一旦そこは我慢する。
まず採用を行う前に、AI人材を取って何をしてもらいたいのかをチームないし採用意思決定者としっかり確認する。
など、あとは案件ベースなのか自社開発なのかそれぞれ必要となる能力がオーバーラップしつつも異なっているため。
バックグラウンドを確認する。実務や研究の経験の話が出てくるのがメジャーだと思うが、エンジニアとしてのバックグラウンドがあれば独学勢でも野良kagglerなどレベルの高い人はいるので実務経験に絞らなくても良いと思う
機械学習全般の基本的なところから確認していく。質問としてはこんな感じだと思う
・過学習ってなんでしょうか
イメージとしては非エンジニア職でも必要になる「この辺りの言葉が通じないと絶対困ったことになる」一般常識を確認する感じ。
画像や映像の認識などディープラーニング系の業務が多い想定の場合
から始まって
・どうやって訓練したのですか？
・どうしてそのような構成にしたのですか？
と突っ込んでいく。
確認したいことはディープラーニング「しか」できない人かではないかという点。
ある程度統計やベイズ法周りの知識が無いと詰むため。逆にディープラーニングが不要な業務ならこっち一本でも可。
・勾配降下法について説明してください
・畳み込みニューラルネットワークについて仕組みを説明してください
盲目的にライブラリを使ってるだけでないかという点を確認したい。
SVMを入力に適用するだけならsklearnで5行書くだけで誰でも出来る。手法の背景や対象データの特性をきちんと考えて使っているかを見たい。
・kaggleのコンペに参加したことはあるか
・メダルの取得状況
kaggleに参加した経験があればnoteからその人の手付きを直接評価できるし、メダルという他メンバからも客観的に評価できる定量指標もある。
学習意欲とか普段の姿勢を確認したい。もしかするとここが一番重要かも。
・普段何を参考に勉強しているか / 論文を読む習慣があるか(最近読んだ論文があれば教えてください）
・今興味のあること
