はてなブログを初めて今日で1周年ということで、ブログのほうをメインに使うことにしました。 http://uasi.hatenablog.com/ 今後はこっちで書きます。シクヨロ。
14 Vol.66 コンピューターは人間にはできないさまざまな ことができる。高速な計算や大量のデータの蓄積 はその代表例だ。だが一方で、人間にとって簡単 なことがなかなかできない場合がある。 例えば、コンピューターに迷惑メールかどうか を判定させる事を考えて欲しい。単純に「特定の 単語が入っていたら迷惑メール」というルールを 作ったとしよう。このルールを用いれば多くの迷 惑メールに対応できそうに見える。だが、迷惑 メールに使われる単語の種類はさまざまであるた め、その単語を登録するだけでも一苦労なうえ、 そのうち今まで想定していなかった単語が出現す る可能性もある。また、必要なメールでその単語 が出てくることもあるため、その場合は迷惑メー ル扱いしないような例外処理を行わなければなら ない。こうして、正しく迷惑メールを判別するた めにルールを増やそうとすると、その数はやがて 膨大な
リテールテック JAPAN 2024 社会課題や環境問題の解決、顧客体験の向上、従業員の効率化など、次世代の小売業の未来をDX変革する新たな取り組みをご紹介
東工大の杉山先生の講演がすごく面白かったのでメモ。 やりたいこと、特徴p(x)とp'(x)という分布を推定しようという問題があったとする。このとき、二つの分布のパラメータを推定しないといけないので普通は大変。そこで、w(x) = p'(x) / p(x)を推定するという風に少し変形してやる。p(x)とp'(x)が分かればw(x)は求めることができるが、w(x)があってもp(x)とp'(x)は分からない。ということでw(x)のほうが簡単な問題になっている。 こういう風に「何か問題を解くときに、その過程で元の問題より難しい問題を解かないようにしないと!」というような考え方をVapnikの原理といったりするそうです。 この確率密度比の枠組みを利用すると非定常環境適応、ドメイン適応、マルチタスク学習、外れ値検出、時系列の変化点検知、特徴選択、次元削減、独立成分分析、条件付き確率推定などなどの問題を
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く