2018年2月22日PAC学習とVC理論お久しぶりです、ロードローラーです。最近は7月のICMLに参加すべく勉強の日々を過ごしています。ディープラーニングをあれこれとやって知ったつもりになっていましたが、ディープラーニングは機械学習の一部でしかなく(さらに言うならニューラルネットワーク手法の1つでしかない)、まだまだ勉強することは山のようにあります。タは次の式で求められる問題点が2つあり、1つ目は思った以上に非常に大きい数値が算出されてしまうこと、2つ目は仮説集合H(≒分類モデル)が無限の場合に対応できないこと。実際問題、パラメータ数次第で分類モデルの構築方法は無限に考えられるので(だからパラメータチューニングが難しい)、仮説集合Hが有限となるシチュエーションは限られています。仮説集合Hが有限でなければ先ほどの計算式のうち|H|が∞となり、必要な訓練データ数lも∞に発散してしまいます。そこでVC次元という考えを導入して、仮説集合HではなくVC次元数dによって下記式から必要な訓練データ数にあたりをつけます。それではVC次元とは何なのか??朱鷺の杜Wikiに再登場して頂きましょう。勝手に私が要約した内容が以下です。n.ICML2017でも研究対象にパラメータ再利用の転移学習時のリスクを算出するために、PAC学習やVC次元が利用された研究があったようです。回帰分析で求めた変数xの係数kに対し、『変数xは有効ではない』という帰無仮説を考えたとして、『偶然に係数がk以上になる確率』を表すp値の解釈についてはコチラの表現がわかりやすいカンタンに言うと「その仮説が正しいと仮定したら、今回みたいな結果が起きる確率はこんなにも低いんだ。https://atarimae.biz/archives/12011#p仮説を否定するときの基準は『p値0.05以下』が広く用いられているまわりくどいように感じるが、まとめると以下の流れ。トレーニング前の体力測定データの集合Xと、トレーニング後の体力測定データデータの集合Yを用意して、t値を算出することでトレーニングによる有意差があるかどうか検定ができる。・過剰なトレーニングを強いるのは指導者の不安解消でしかない・楽しくさせてやったら人間だれでも動くBS1スペシャル「“全員リーダー”の組織論~帝京大ラグビー9連覇~」ラグビー大学選手権で前人未到の9連覇を果たした帝京。脱体育会系を掲げ選手一人一人に考える力を求めた岩出監督と選手15人のインタビューで負けない組織の核心に迫る。http://www4.nhk.or.jp/bs1sp/x/2018-01-28/11/15594/3115361/コントロールするのではなく、自発的に動く環境を作る。これに尽きるようですね。京都の某メーカーにて機械学習・IoT・ビッグデータを扱う。