学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張

2023/01/01 186 users 主張 現象 本来 未知 学習データ

機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brain... 続きを読む

東大特任准教授が「行き過ぎた言動」を謝罪　原因は「AIの過学習によるもの」 - ITmedia NEWS

2019/12/02 273 users 東大特任准教授 言動 Twitter 大澤昇平特任准教授 波紋

「中国人は採用しない」などと不適切発言を繰り返していた東大特任准教授が謝罪。ツイートの原因は「AIの『過学習』」とし、ネットでは更に波紋が広がっている。 「弊社Daisyでは中国人は採用しません」などとTwitterで発言していた東京大学大学院情報学環・学際情報学府の大澤昇平特任准教授が12月1日、自身のTwitterで... 続きを読む

ブルドッグ on Twitter: "技術者の1人として看過できないので言及しますが、まず『過学習』の使い方も誤用です。そのうえ今回の問題と全く関係がありません。 今回の問題は、国籍や出自に

2019/12/01 111 users 誤用 ブルドッグ 出自 国籍 偏見

技術者の1人として看過できないので言及しますが、まず『過学習』の使い方も誤用です。そのうえ今回の問題と全く関係がありません。 今回の問題は、国籍や出自に対する偏見を（たかだか母集団2桁3桁のデータを根拠に）実社会に持ち込んで機会均… https://t.co/RuXiRysAqW 続きを読む

大澤昇平 :: AI 救国論 ?? on Twitter: "[Apology] この度は当職による行き過ぎた言動が、皆様方にご迷惑、不快感を与えた点について、深く陳謝します。 ①一連のツイートの中で当職が言及した、

2019/12/01 574 users apology 大澤昇平 救国論 一連 言動

[Apology] この度は当職による行き過ぎた言動が、皆様方にご迷惑、不快感を与えた点について、深く陳謝します。 ①一連のツイートの中で当職が言及した、特定国籍の人々の能力に関する当社の判断は、限られたデータにAIが適合し過ぎた結果である「過学習」によるものです。 続きを読む

データに欠損がある場合の教師あり学習 - 作って遊ぶ機械学習。

2017/08/30 83 users 欠損 ベイス 枠組み パラメータ 教師

2017 - 08 - 30 データに欠損がある場合の教師あり学習 おはようございます． 今回は教師あり学習モデルを題材に， 入力データが欠損している場合の ベイズ 流の対処法 を解説します． ベイズ モデルというと，たいていの場合は事前分布の設定の仕方云々だとか， 過学習 を抑制できるだとかに議論が注目されがちですが，個人的には， パラメータや潜在変数を推論することとまったく同じ枠組みで欠損値も... 続きを読む

そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら - once upon a time,

2016/05/29 397 users once upon a time モデル わたし 機械学習

Q: うわっ...ワタシのモデル 過学習 してる…？ 機械学習 をしていると、「やったほぼ100％の性能でました！」みたいな話がちょこちょこでて、その度に「あー、はいはい 過学習 乙」とか「 leakageじゃね？ 」とかいう話になると思います。 過学習 というのは、とても雑に言うと「学習に使ったデータに対してはバッチリ正解できるけど、知らないデータに対しては全然当たらない」というモデルのことを指... 続きを読む