「（過学習とは）AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまう」「グッドハートの法則～成果を測る為の尺度が目標になってしまうと、成果測定自体が役に立たなくなる」

castle のブックマーク 2023/01/02 00:02

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730321728410270628/comment/castle" data-user-id="castle" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20230101-overfitting-machine-learning-goodharts-law/" data-original-href="https://gigazine.net/news/20230101-overfitting-machine-learning-goodharts-law/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgigazine.net%2Fnews%2F20230101-overfitting-machine-learning-goodharts-law%2F" data-user-icon="/users/castle/profile.png">学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%83%BD%E5%8A%9B">能力</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/AI">AI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%95%99%E8%82%B2">教育</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%90%86%E8%AB%96">理論</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E5%BF%83%E7%90%86">心理</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%A1%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%A2">メディア</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%8A%80%E8%A1%93">技術</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%A4%BE%E4%BC%9A">社会</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">「（過学習とは）AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまう」「グッドハートの法則～成果を測る為の尺度が目標になってしまうと、成果測定自体が役に立たなくなる」</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/castle/20230102#bookmark-4730321728410270628"><span class="datetime-body">2023/01/02 00:02</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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