本当に知的なAIを作りたいなら、「原因と結果」を教えなさい - Qiita
ベイジアンネットワークという個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルの研究によって、コンピューターサイエンスの世界の最高峰の賞であるチューリング賞を80年代に受賞しているジュデア・パール(Judea Pearl)という人が書いた“The Book of Why: The New Science of Cause and Effect” という本を最近読む機会がありました。最近盛り上がっているAIが、我々が期待するほど知的でない理由は、「原因と結果」、つまり因果関係を解明することができないからだというのがテーマです。素人でもわかるように丁寧に書かれているので、皆さんにもぜひ読んでいただきたいと思います。本の方はまだこちらで出版されたばかりなので日本語はまだないかもしれませんが、その彼のインタビュー記事がちょうど最近出ていて、本のメッセージを大まかに掴むことができるのではと思ったの
結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名
1
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
