東京五輪 選手村の交流施設を作る木材 全国から無償で募集 | NHKニュース
東京オリンピック・パラリンピックの組織委員会は、選手村の交流施設を作るための木材を、無償で提供する自治体を全国から公募し、大会後は東京オリンピックのレガシー＝遺産として各自治体に活用してもらう取り組みを始めることになりました。 大会の組織委員会は、この施設の屋根や壁などに使う木材を全国の自治体から無償で提供してもらい、大会後は各自治体で東京オリンピックのレガシー＝遺産として活用してもらう取り組みを始めることになりました。 木材は、製材であれば種類は問わず、自治体名を明記できるということで、組織委員会は全国の木材を使うことで多様性と調和を表現したいとしています。 木材を提供してもらう自治体は、９月１１日から公募し、１０月上旬に４５の自治体を決めたいとしています。 組織委員会は「木材を全国から募ることで大会機運の醸成につなげ、コスト削減と大会の記憶が残る取り組みにしていきたい」と話しています。
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「そのモデルの精度、高過ぎませんか？」過学習・汎化性能・交差検証のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今年の1月にこんな話題を取り上げたわけですが。 この記事の最後にちょろっと書いた通り、実際にはこういう"too good to be true"即ち「そのモデルの精度いくら何でも高過ぎるんじゃないの？」→「実は汎化性能見てませんでした」みたいなケースって、想像よりも遥かに多くこの世の中存在するみたいなんですね。ということで、それこそ『はじパタ』の2章とかPRMLの最初の方に出てくる初歩中の初歩なんですが、その辺の話を改めてだらだら書いてみようと思います。 そもそも「精度100%」とか「相関係数0.9以上」とか見たら身構えるべき 冒頭に挙げた例は、そもそも「精度100%なんておかしい」という声があちこちから挙がったことで話題になり、蓋を開けてみたらleakageはあるわ訓練誤差でしか評価してないわで散々だったわけです。 一般に、実世界のデータセットで統計モデリングにせよ機械学習にせよモデリン
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