モデルとアルゴリズム、圏と関手と自然変換 - xiangze's sparse blog

お正月気分が抜けないのでほわっとした記事を書きます。 prompton.io モデルとアルゴリズムの素朴な理解 圏論による理解 構造を保ったデータの学習 Haskell(とscala)プログラミング情報 圏論やHaskell得意な人から見た機械学習、統計モデリング 微分可能な計算の一般化 その他雑感と宣伝 課題 モデルとアルゴリズムの素朴な理解 機械学習や統計におけるモデルとアルゴリズムの違いを説明するときに学習、分析の対象をパラメータを使って数式で表現したものがモデルで最適なパラメーター値を探索する方法、プログラムが(最適化)アルゴリズムであるとしていました。 しかしネットを見ていると「データをアルゴリズムに投入して、できたロジックがモデル」といった説明も見かけます。これではアルゴリズムによる学習をする前にモデルは存在しないように聞こえます。stanによるベイジアンモデルの記述やpyto

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"モデルとアルゴリズムに対する素朴な考えをより精密に、プログラミングに近い言葉で表現する数学の分野として圏論(Category Theory)というのがあります(あるそうです) / 圏論は普通に暮らしていくには不必要に難しい"