人間と機械の協業の未来--専門家の知識を機械学習に統合する印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます これまで、少ないデータから意味を見出すための方法論「スパースモデリング」（スパース性）についてさまざまな事例を用いながら解説してきた。今回はスパース性を絡め、データと人間の経験の融合させるという機械学習の取り組みを紹介する。 イカサマを疑うのは誰か コインを何度も振っていると、表が出たり、裏が出たりする。結果はその時々で違い、いわゆる「確率的な現象」となる。コインも物体であることには間違いないから、うまく投げたらいつでも表に、いつでも裏にできそうにも感じるが、素人にはうまくできない。コインの表裏の記録もれっきとしたデータである。 「データに基づいて、その背後にある関係を捕まえることを機械に任せ、機械が勝手にその法則性を学び、次に何が起こ
