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AI(機械学習)の適用限界を示唆する2つの数学定理【初心者向け】 - Qiita
概要: AI(機械学習)の適用限界を示唆する次の2つの数学的定理が存在している。 ノーフリーランチ定... 概要: AI(機械学習)の適用限界を示唆する次の2つの数学的定理が存在している。 ノーフリーランチ定理 AI(機械学習)の手法にはただ一つのあらゆる状況に対処できる完全な方法はない 醜いアヒルの子の定理 ものごとをある概念に分けるというときには,必然的にそのものごとの特定の側面を重視し,他を無視することを伴う この2つの定理が示唆する不可能性は、数学の形式的証明に基づいたものであり, AI(機械学習)のみならず、人間の帰納的推論全てにあてはまる。 ※ 日本物理学会誌 「変わりゆく機械学習と変わらない機械学習」 より抜粋&まとめ: ノーフリーランチ定理: ある予測問題について手法AがBより汎化誤差に関して性能が良かったとしても,手法BがAより良くなるような別の予測問題が必ず存在することを示す.どの手法も他の手法より常によいということはあり得ないことになり,多くの機械学習手法を考案する必要が生
2019/03/25 リンク