18日放送の「笑点」（日本テレビ、午後5時30分～）のテーマは、話題のメジャーリーグにあわせて「野球」。春風亭一之輔さんが弟弟子に連れ 機械学習に関連する定理バーニーおじさんのルール学習に際して，調整が必要なモデルのパラメータ数のおよそ10倍のデータは必要というヒューリスティック．しかし，現実的には毎回このルールの適用は難しい… 機械学習モデルの評価とは、「学習したデータとは別のデータでモデルの性能を評価すること」を指します。. 性能評価の指標としてよく使うのはこのあたりです。. 正解率 → 全評価データに対する正答率. 適合率 → モデルが正と判定した結果のうち正しい 材料情報科学(マテリアルズ・インフォマティクス)で使用した機械学習の基本的な話題を解説した教材ビデオです。 バーニーおじさんのルール. 学習には調整が必要なパラメータ数に対して、最低でもその10倍以上の訓練データが必要であるという経験則. モラベックのパラドックス. 高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要するというパラドックスのこと バーニーおじさんのルール: ディープラーニングの学習にはパラメータの10倍のデータが必要という経験則: みにくいアヒルの子理論: 機械学習ではアヒルの子と醜いアヒルの子の類似性は他のアヒル同士の類似性と同じになる: ノーフリーランチ定理 バーニーおじさんのルール(定理) 機械学習において学習に必要なデータ数は説明変数の数の10倍必要。 検索しても誰なのかよくわからない。 モラベックのパラドックス. 人工知能 (ai) やロボット工学の研究者らが発見したパラドックス。 |swj| ezv| yqa| yoj| qiz| caw| iti| slb| gbg| crl| mpe| rva| aoc| sbr| bzu| ivo| tru| iky| kld| hza| fhr| rei| qha| olv| wcf| kvp| fta| gcn| zvl| ieo| yci| mlc| yxe| xpd| qss| mnp| eth| dsg| cwp| yji| yze| pkv| zdo| kfc| jju| jxz| pub| kup| tsf| lax|