機械学習から考える人間学習 アンサンブル学習編｜山本一成🚗TURING

たくさんの台数のパソコンがあった時に、比較的簡単に将棋プログラムを強くする方法に「合議」という手法がある。合議というのは、複数のPCでそれぞれ独立に探索をさせて、その結果を多数決を取ったりなどする手法だ。これだけで一台のPCに対して、合議側が勝率6割〜7割に到達したりする。 一般に機械学習をしたものをさらに性能をあげる手法としては、アンサンブル学習というのがあります。今話した合議もアンサンブル学習の一種と言えそうです。ポイントは複数の機械学習の出力を"混ぜる"のですね。多数決で混ぜるのが一般的ですが、色々な手法があります。前に話したXGBoostもそれ自体、アンサンブル学習がベースになっています。 さて、このアンサンブル学習なぜうまくいくのでしょうか？といっても賢明な読者のみなさんはなんとなくわかると思います。現代社会において、投票行動がうまくいくと仮定していることと一緒です。みんなそれぞ

[dgen]

人間の体の構造やら社会の構造やらを真似たほうが機械学習が上手くいく不思議。

[unagiga]

遺伝子のランダム性を思い出す

[psfactory]

機械学習から考える人間学習  アンサンブル学習編｜山本 一成@Ponanza｜note