過学習（と表現しうる設計の失敗）自体は存在するにせよ、機械学習で起きるくらい簡単に極端なことになるのはちょっと想像できないし、機械学習でやるような対策が一般に社会の制度設計でも役に立つとも思わない。

urandom のブックマーク 2023/01/02 10:55

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730321728410270628/comment/urandom" data-user-id="urandom" 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/urandom/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><br><p style="clear: left">過学習（と表現しうる設計の失敗）自体は存在するにせよ、機械学習で起きるくらい簡単に極端なことになるのはちょっと想像できないし、機械学習でやるような対策が一般に社会の制度設計でも役に立つとも思わない。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/urandom/20230102#bookmark-4730321728410270628"><span class="datetime-body">2023/01/02 10:55</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！

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

gigazine.net2023/01/01

機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)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という現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学...

245 人がブックマーク・47 件のコメント

他のコメントを読む

＼コメントがサクサク読めるアプリです／

はてなブックマーク

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

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス