教師あり学習はセンシング~一部の意思決定まで。AIはスケールできる。いう流れにそって情報は欠落するが、できるだけ上流で欠落させないことが重要ノイズのないクリーンなデータで学習した方が精度が高くなりやすく、過学習しいくい。正しいアノテーションは簡単ではない。少量の教師ありデータと大量の教師なしデータから学習する。クリーンで多様なデータで巨大な言語モデルを教師なし学習ImageNet(画像データセット)はテクスチャー依存になっている研究論文がある。汎論として、ImageNetの事前学習は精度向上には役にたたないが、安定性いは貢献するという論文もあるアノテーションを先にした方がいい。人間が明示的に定義できなものでさえ、実装できるAIを使わない理由はない。正しい技術を正しく使って差別化しようTaskonomyという論文。はてなブログPro最近ではAI・機械学習・ディープラーニングなどに興味を持って、日々、技術情報を追いかけています。Web技術、IoTエッジデバイス技術、システム化&自動化なども好きです。Insider編集長をしています。読者になるこのブログについて過去3日間の人気ランキングJavaScriptが無効な場合は表示されません。RESERVED.(引用と私的使用以外の記事・画像及び情報の無断転載を禁じます)引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。