ロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です[画像のクリックで別ページへ]機械学習の大きな目標は、訓練データと異なるテストデータでもうまく動くような汎化するモデルを獲得することである。訓練データだけうまくいくのでよければ訓練データを丸暗記すればよく、コンピュータは容易に実現できる。見たことがないテストデータでもうまくいくためにはデータの背後に隠された法則を見つける必要がある。一般に機械学習の問題設定では訓練データとテストデータは同じ分布から互いに独立にサンプルされているという、いわゆるiid(独立同分布)を仮定している。このiidの下では訓練データを十分な数集め、訓練データでうまくいくようなモデルさえ作ることができれば、テストデータでうまくいくことも期待できる。Minimization)に基づく学習が、学習のデファクトスタンダードとなっている。モデルが各サンプルでうまくいっているかを測る損失関数を用意し、訓練データ上で損失関数の合計値が小さくなるようなパラメータを探すというものだ。世の中の多くの問題ではiidが成り立たない。訓練データを選ぶ際に偏りがあったり、分布が変わるような共変量が存在するなどするためだ。このような場合、ERMを使った学習では誤った相関を学習してしまい訓練データとは異なる環境で性能が落ちる、ひどい場合は全くでたらめな結果となってしまうことが起きてしまう。画像の中に写っているのが牛かラクダかを当てる問題を考えてみよう1)。訓練用のデータでは、大抵の牛は牧草と一緒に写っており、ラクダは砂漠と一緒に写っている。そのため、牧草が写っていれば牛の可能性が高い、砂漠が写っていればラクダの可能性が高いと分類するモデルが得られるだろう。この先は日経Robotics購読者限定です。プレイヤーなど各サービスの全貌、業界別の参入機会・可能性などを解説。世界最大のファウンドリーが日本で求人エレキ世界最大のファウンドリーが日本で求人あらゆるプロセスで顧客ニーズに対応セキュリティも万全な新IoT向けマイコン毎月更新。「世界No.1製品」を生み出し、生産するための開発設計プロジェクトの実践方法を学びます。LED」と「量子ドット(QD)」に関する最新動向を解説します。その先に求められる成熟のため...テスラ「モデル3/モデルS」徹底分解【ECU編】50個以上におよぶECUを分解写真付きで解説。顧客に響くシステム提案メソッド顧客が目指すビジョンや課題を理解し、顧客自身も気づいていないニーズを見つけ出して解決策を提案するための方法を解説します。Reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。