過学習

ソースの説明 ソースは【Python自前実装】曲線フィッティングがベースなので、そちらをご一読ください。 リッジ回帰 リッジ回帰は以下の目的関数を最小化する回帰のことで、過学習を防ぐことができます。 # リッジ回帰(L2正則化)のモデルを作成 ridge_model = linear_model.Ridge(alpha=np.e**(-18)) # 学習する ridge_model.fit(Phi, t) 過学習 リッジ回帰と比較するために正則化無のモデルも学習しています。 # 線形回帰(正則化無)のモデルを作成 model = linear_model.LinearRegression() …

どうも、かわばっちゃんです。 今回はAIの過学習について説明します。 過学習とは 例えば、猫の画像を大量に覚えさせることで、猫の画像を読み込ませた時に、猫だと判断させるAIを作りたいとします。 色々な猫の画像から特徴を覚えさせることで、幅広い種類の猫の画像から猫と判断させることができると最高の状態とします。 ただ、画像を大量に覚えさせると、幅広い範囲の猫を認識できるようになるというより、むしろ範囲が狭くなります。 覚えさせた猫の画像の特徴と一致する物だけを猫と認識してしまうようになり、それ以外の猫は猫だと認識されません。 学習しすぎて、予測モデルの範囲を狭めてしまうような、この現象を過学習と呼…

やはり、同じ失敗を３度もしたのは非常に良くないと考えている。 １度目は偶然かもしれないが、２度目があった時点で再現性のある失敗であり、３度目の失敗は、その反省を生かせていないか、地震や災害のような物で、数年周期で必ず発生するものと考えなければならない。４度目の発生を防ぐために。あるいは発生しても、そのダメージを抑えるために、抜本的に、自らの性格・あるいは生き方・あるいは環境。何らかの構造の変革が必要だと考なければならない。 私は運がいい。なんせまだ元気に生きてるし。万全、とまでは言わない物の、85%くらいまで回復してきた。 だからこそ、次こそは天に見放されるかもしれないと想定しなければならない…

因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ作者:金本 拓オーム社Amazon著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的な…

AIにおける過学習の説明として，最も適切なものはどれか。 ある領域で学習した学習済みモデルを，別の領域に再利用することによって，効率的に学習させる。 学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で，未知のデータに対しては精度が下がる。 期待している結果とは掛け離れている場合に，結果側から逆方向に学習させて，その差を少なくする。 膨大な訓練データを学習させても効果が得られない場合に，学習目標として成功と判断するための報酬を与えることによって，何が成功か分かるようにする。 解答・解説 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); …

お題箱回153 942.東大出ててもバカはバカですか？ いや～そんなことはないと思いますよ。 東大出てるやつはさすがに頭良いがちで、知識だけではなく地頭も普通に優れています。確かに公共料金を支払わずに電気や水を止めたり電車の乗り換えミスって一時間遅刻したりする東大卒は周りに多いですが、それはスタンスの問題であって知性の問題ではありません。 ただ僕の知り合いは「東大が当たり前」みたいなタイプに偏っているような自覚は若干あり、全東大卒がオールマイティに優れていると断言する自信まではないです。話だけならよく聞く類型として「地方の進学校とかから猛勉強して東大に入ったが、周りとのレベル差にすっかり自信を…

このゲームで一番大事なのは、牽制の強さだなと思った。削り合いに勝つか負けるかで攻めれる回数が全く変わる。自分だけが届く技を持っているのが一番偉く、お互い技が届くならより火力のある技を持っているほうが触れる。牽制合戦の強さとキャンセル可能技の性能が攻めの回数をほぼ決定して、それがほぼそのまま勝率になるゲームなのではないかと思った。スト６大仮説。でそれで行くとエドがほぼ最強キャラである。 ジュリなど、必殺技・前ステ・パリィラッシュなど対応方法が変わる複数の攻めを複合させると見てから止まらなくなって崩しとして成立するのではないかという説があって、これは次回考える。これも止めれるようだといよいよエド最…

リッジ回帰（Ridge Regression）とは リッジ回帰で値を予測するPythonの実装 コードの解説 1. 使用するライブラリのインポート 2. 仮データの準備 3. データの分割: 4. リッジ回帰モデルの作成と学習 5. モデルの評価 リッジ回帰の利用が向いている領域 1. 金融分野 2. 医療分野 3. マーケティング分野 4. 気象予測 5. エネルギー分野 まとめ リッジ回帰（Ridge Regression）とは リッジ回帰は、線形回帰の一種であり、特に多重共線性（複数の説明変数が強く相関している場合）があるデータセットに対して有効です。例えば、家の価格を予測するときに、部…

タイトル: 神経多様性の家族における構造的および体験的家族療法の統合：ケーススタディ タイトル：注目欠陥／過活動症（ADHD）の無作為シャム対照試験の反復経頭蓋磁気刺激（rTMS）に関するメタアナリシス。 Acetaminophen Use During Pregnancy and Children's Risk of Autism, The behavioral phenotype of children and adolescents with attenuated タイトル: 先天性心疾患と神経発達障害の関連：観察およびメンデルランダム化研究 Maternal diabetes and …

tanuki- 2024-03-23 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 Fine-tuning Suisho10Mn_psv (2) 実験内容 nnue-pytorch で学習した halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを、 Suisho10Mn_psv を用いて Fine-tuning する。 学習率を 1e-6 または 1e-7 とし、学習局面数を変えて学習させ、レーティングを測定する。 シャッフル条件 生成ルーチン tanuki-シャッフルルーチン qsearch() あり 置換表 無効 min_progress 0.1 機械学習 機械学習ルーチ…

著作権のおさらい 著作権は著作権法第2条より「思想または感情を創作で表現した文芸、美術、音楽、学術」等の著作物に与えられる権利で、著作物は外部へ公開された時点で保護の対象として扱われます。たとえば私自身がヘタクソな落書きを適当に描いて公開しても、その創造物が第三者から「商用利用としての価値がない」と評されようが、その落書き自体は著作物として認められることになります。ただし「表現されていない思想や感情、アイデアやコンセプトについては保護されない」とされ、絵画でいえば「画風」、小説でいうところの「文体」については著作物の対象外とされます。ただし特許申請を通すことで、アイデアそのものが保護の対象とさ…

久しぶりにオフライン会場ありで行われたJaSST Tokyoに参加してきました！ 久しぶりに会場での雰囲気を味わえたり知り合いに会えました。 チラシとかが入っていたバッグ。会場参加ノベルティ感がある。デザインかわいい気になったセッションのメモと感想をまとめます。 オープニング 昨年亡くなられたにしさんについて言及がありました。「天国と地獄の境界分析」とか、「閻魔様にプロセス改善を提案」とかパワーワードが飛び出して笑っちゃいました。強い。 基調講演「Tangible software quality」 Gojko Adzic 氏 講演内容メモ 会社が資金難になるようではいい品質のプロダクトとは言…

tanuki- 2024-03-23 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 Fine-tuning Suisho10Mn_psv (2) 実験内容 nnue-pytorch で学習した halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを、 Suisho10Mn_psv を用いて Fine-tuning する。 学習率を変えて学習させる。 シャッフル条件 生成ルーチン tanuki-シャッフルルーチン qsearch() あり 置換表 無効 min_progress 0.1 機械学習 機械学習ルーチン nnue-pytorch + やねうら王 https://gith…

今日の積み上げ G検定学習 これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集（白緑本） Chapter５～７：復習 英語学習 TOEIC L & R TEST 出る単特急 金のフレーズ 助走の４００語（６００点レベル） 覚えていない単語の復習（１６０語）×２周 読書 データモデリングでドメインを駆動する──分散／疎結合な基幹系システムに向けて 感想 G検定白緑本の復習もだいぶん進んで、もはや選択肢を見るだけで正解がわかるレベルになってきた。過学習しすぎているので、この辺りで白緑本の模擬問題集（ネットからダウンロード可）に週末チャレンジしてみたい。 G検定学習のおかげで…