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Showing Revision 2 created 10/25/2014 by Udacity.

  1. 教師あり学習と関数近似において
    皆さんが行っているのは
  2. 一般的には世界についての基本的な仮定です
  3. 持っているデータと一貫性のある
    すばらしい関数を導入するのです
  4. しかしそれを一般化すると
    機械学習の根本的な問題となります
  5. 汎化という問題です
  6. この背景についてお話ししますが
    納得がいかない時はすぐ質問してください
  7. 質問です 早すぎました
  8. まずバイアスです
  9. 特に帰納的バイアスです
  10. 帰納的バイアス
  11. 機械学習の中でも教師あり学習は
    特に帰納的なのです
  12. 演繹法の逆です
  13. つまり帰納法というのはもちろん
    具体例から一般の法則を導くのですね
  14. そう 個々から全体です
  15. では演繹法とは?
  16. 正反対に一般の法則を基に個々の例を説明する
  17. 推論のようなものです
  18. 初期の人工知能の多くは
    プロダクションシステムによる推論や
  19. 論理プログラミングを利用していました
  20. つまりいくつかの規則があり
    その規則から導かれることだけを考えるのです
  21. 例えば“AならばB”という宇宙の法則があります
  22. 私はあなたにAと伝えます
  23. あなたは“AならばB”という宇宙のルールを
    知っているので私がAと言えば?
  24. “AならばB”です
  25. そこであなたは推論できますね
  26. Aは
  27. 何ですか?
  28. Bです
  29. “AならばB”だとを知っていれば
    Aという情報はBになるのです
  30. はい
  31. すなわちこれが
  32. 演繹法です
  33. 確かに演繹法です
    この話の前にあなたに聞いたのは
  34. 1ー1、 2ー4、3ー9、4ー16などの帰納法でした
  35. あれは帰納法でしたね
  36. 帰納法とは“昨日太陽は昇ったか”と
    聞くようなものです
  37. はい
  38. その前の日も太陽は昇りましたか
  39. はい
  40. さらにその前の日は?
  41. はい
  42. さらにその前の日は?
  43. はい
  44. つまり太陽は毎日昇ると言えます
    明日も太陽は昇るでしょうか
  45. そう願います
  46. 誰もがそう信じて行動しています
  47. もし太陽が昇らなければ大変なことになります
  48. 私と話している場合ではないですね
  49. 植物に警告しないと
  50. 植物の方は気にしないでしょう
  51. 気にしますよ 植物には太陽が必要です
  52. 人間にもですね
  53. このように帰納法は非常に重要ですが
  54. 帰納的バイアスも同様です
  55. これについてはあとで説明しますが
  56. 教師あり学習と機械学習の背景となる
    基本的な概念です
  57. そうですね
  58. 考えが一致しました
    これこそが教師あり学習です
  59. 教師あり学習ではこのような話し合いも大切ですが
  60. 最終的には関数近似だと言えます
  61. それは訓練例から関数を学習し
  62. 未知のデータに適用できるように汎化することです
  63. それは関数の帰納法ではないのですか
  64. 教師あり学習です
  65. 待ってください
  66. あなたは教師あり学習は関数近似だと言いましたが
  67. 私は関数の帰納法だと言いたいのです
  68. 関数近似ではないと
  69. はい
  70. 分かりました では
  71. 近似的な関数帰納法ですよ
  72. もしくは近似関数の帰納法です
  73. 近似関数?
  74. そんな感じです
  75. 近似関数ではなく実際の関数を導きたいのでは?
  76. できることなら
  77. そうですか
  78. 2乗する関数だと思っても違うこともあるわけです
  79. その教訓を額に入れてあります
  80. 本当に?
  81. ウソです
  82. とにかくこれが教師あり学習です