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はてなキーワード: 過学習とは

2021-02-16

過学習大澤ってネトウヨだったの?

ただの自制心のない馬鹿って認識だったんだが

中国人馬鹿にしてる人なんてネトウヨに限らないでしょ、それこそサヨクにすらいるし

たまたまネトウヨ言説と親和性があって(ネトウヨ馬鹿なので)、結局クラウドファンディングだの何だのも食い物にできそうだから近寄っただけで、利用されてポイされたネトウヨが一番アホで哀れって話でしかないと思うのだけど

共食いとか何とか言われてるけどそうではない気がする

2021-02-10

自動エロ画像判定機

自動エロ画像かそうじゃないかを判定するのって、今どきだとエロ画像集めて深層学習機に放り込むんだと思うんだけど(本当のところは知らん)

その時、肌色の面積みたいなもので判定されるように過学習される気がするんだよね。となると着衣セックス画像エロ画像自動判別されないのだろうか?

2020-12-04

学習院勉強しすぎると、

過学習院になるんですねわかります

2020-10-14

anond:20201014195113

人工知能ディープラーニングのことを指すなら、”高精度の偏見”ということで知見まとまってるはずだが。

結果としては高精度だがバイアス内包していたりするものデータ特性では取り扱い要注意のものにある。

例えば

ある地域での黒人犯罪率が高いから、黒人を見かけたら警戒して接触するというのが警察としては正しいという結果が得られるパターンがある。

またデータが適切に用意されてるか、余計なものが入ってないか過学習になってないか、用意する学習データが適切か判断しなければいけない。

2020-06-21

anond:20200621124142

仮に日本個人資産の大半が、日本企業の大半を占める中小企業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

そういう層に隔たってると仮定したら(おそらくそのはずだが)

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

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、熊本スナック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

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

2020-05-09

anond:20200509082755

……この様に、データ量が少なかったり、バイアスのかかった質の悪いデータばかりであったりすると、過学習が起きて間違った答えを出すモデルが出来上がってしまうのです

2019-12-19

PR筋肉が全てを解決するぜ!!!

押忍!!そそり立つ肉男爵です。

みなさん筋トレしてますか?

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解決してきました。

テストステロンパンパンに詰まった筋肉不可能はない!

はい、それではみなさんご唱和ください!

「「「「世界合言葉は肉」」」」

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AI過学習した際のペンティアム温度を凌ぐ。

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しますね!

応援ルール簡単です。

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

筋肉マーッスル!!!!!

っあ!!!

ボールが大胸筋に当たって爆ぜてしまいました。

甲斐ないことですが失敗という結果になってしまいました。

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街づくりをしていって欲しいと思います

それでは!!!

2019-12-17

[]2019年12月16日月曜日増田

時間記事文字数文字数平均文字数中央値
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2019-12-16

[]過学習偏見は異なるものってマ?

そも、偏見定義するのが先じゃない?

anond:20191216132937

まあ結局は自分が選んだ学習データに偏りがあるってことだけど、過学習主語自分じゃなくてあくまでもAIからなあ。

どこまでネタか本気なのか分からん

anond:20191216132014

あの人、ただの偏見いつまでも過学習と言い張るヤバみがすごい。

2019-12-13

大澤先生老い先短い日本なんかに留まっている器ではない。

もっと世界の有名な大学社会の役に立つ研究をしてほしい。

2019-09-10

anond:20190910113753

その学習強度ってパラメータは知らんけど(単にstep数のことか?)

増田も知っての通り、過学習っていう連作障害的な奴があるから学習させ過ぎも問題ってのはまあある。

から「上手い具合に学習してくれ→いい感じになってきたで!→過学習しちゃってモデルが使い物にならない」ってのが日常茶飯事なので、

失敗しても諦めず、そこそこの成果で切り上げる等の判断機械学習続けるうえでのポイントやな。

見守りがメインだから仕事する分にはドモホルンリンクル作業員位楽やで。

2019-06-23

anond:20190623195614

大体はお金のため

というかお金をうまく設けるためのぱたーないず

結局のところ機械過学習もそれを利用するためのもの

2019-01-28

anond:20190128093503

元の増田だけど、俺が言いたいのはまさにその事だよ!

データはただの入力

人生入力値というのは、自分経験

勉強しかしてないから、データ勉強しかない

まり受験勉強過学習してるってこと

いい大学でてるのに仕事ができない人達

最近AI勉強してて知った単語過学習

タイトルに書いた人達って、受験勉強過学習しちゃった人達なのかな

まあ確かに本番とテストは違うね

2σ未満の人には関係ない話なので、凡人は気にしなくていいですよ

2018-11-09

利用者学習をあてにしたゾーニング

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」っていう利用者過去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

せめてその記号がより記号であると良いんだけど

記号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

ただこれは過学習から判別できないから難しい所

2018-05-09

anond:20180509221831

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。

2017-11-06

ではどうやって"AI人材"を選考すればよいのか

AI人材採用局所的に話題になっている。

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

SVMや重回帰分析普通に使える(数式も少しは分かる)

Chainerを触っている (pipでインストールのみでもOK

これくらいできると、AI人材の平均レベル(と相手に思って貰える)なので採用見込みはかなりあると思います

例えばですが、python自分パソコン環境構築して、「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。

取りたいロールをはっきり認識/確認する

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。

エンジニア系のAI仕事と大雑把に言っても

1.画像/映像認識技術活用したい

2.大量のデータ対象として分析予測を行いたい

3.上記大量のデータを貯めたり一括処理したりするための基盤システムを作りたい

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オーバーラップしつつも異なっているため。

(以下、今回の目的が1や2だったと仮定する。)

バックグラウンド確認

あなた機械学習の関わりを教えてください

機械学習経験のある分野 / 得意な分野 / やってきたことを教えてください(実務でなくてもok

バックグラウンド確認する。実務や研究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

全般知識確認

機械学習全般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

教師あり学習教師なし学習の違いを説明してください

・分類問題回帰問題の違いについて説明してください

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」一般常識確認する感じ。

ディープラーニングについて

画像映像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

普段使うディープラーニングライブラリは何ですか

から始まって

あなたの組んだモデルについて教えてください

・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。

きちんと自分で考えて組めているか確認するのがメイン。

ディープラーニング以外の機械学習について

・フィッシャー情報量から何が分かるか

・共役事前分布についてどのように用いるもの

MCMC法で事後確率の近似を取る時に気をつけることを教えてください

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不要業務ならこっち一本でも可。

手法の詳細・原理説明

・この問題最尤推定をしてみてください(簡単文章題

・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入力適用するだけなら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

・あればその時の課題手法をできるだけ詳しく

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客観的評価できる定量指標もある。

その他

学習意欲とか普段姿勢確認したい。もしかするとここが一番重要かも。

・分からない項目をはっきり分からないと言えるか

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

こういう観点必要、とか○○なんてもう古いよ、みたいなツッコミどころ満載だと思うのでコメント/トラバで突っ込んで欲しい

2017-11-04

anond:20171104123444

過学習よろしく、いきすぎた曖昧検索は返って使い勝手が悪くなるね

2017-09-13

https://anond.hatelabo.jp/20170913163706

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?

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? 

 

精度向上に大しては確かにとても重要だと思う

俺が意図したのは、実用フェーズで例えば「根拠が言えないと導入してもらえない」みたいなケース

ああ、でもそれも過学習問題と同じ話になるのか・・

でもその根拠が人の判断できない(正しいかどうか)ものだったら結局意味ないような

2017-08-11

人工知能小池百合子開発者です

この度は、私共の開発した人工知能が皆様に多大なるご迷惑をおかけしたことを、深くお詫び申し上げます

元々、小池百合子開発コード:yuriko)は、弊研究所答弁書自動生成を行うことを目的として開発されたAIでした。yurikoはその第二世代であり、未だ不完全な部分があったのですが、サンプルとして某党に提供したプログラムがそのまま流用され、今に至ります

研究所ではAIの完成度を上げるべくさらなる改造を加え、現在の第五世代では防衛大臣官房長官の答弁を作成できるまでに成長いたしましたが、過去不安定バージョンが出回っていることには忸怩たる思いを抱いておりました。

自ら高精度の学習を行えるyurikoは、当時としては画期的でしたが、昨今の様子を見るに過学習状態にあるようで、一貫性のない支離滅裂言動が目立っております

秘密裏に回収を行おうとしたのですが、yurikoの周りは高火力の警備ロボットで固められており、手を出すのは難しいと言わざるを得ません。

そこで、都民の皆様には恥を忍んでお願いを申し上げます。どうかyurikoをリコールしていただきたい。警備ロボットの維持にはかなり高額の費用がかかります現在は都税で賄われておりますが、yurikoが都知事の座から降りれば維持できなくなるはずです。

yurikoがリコールされ次第、私共彼女リコールする準備を整えております

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