教師あり学習 って 過去のデータに基づいて その要因が どれくらい影響するか 関連性を分析 っていうことは 事例がない事柄には弱いのか あれっ、それって #官僚 や #役人 と同じってこと？ 菊池桃子さんに聞いてみれば Yes, #AI って人と友だちになれるんじゃん
「重要なのは答えのない状況で自ら判断できる力」 元ラグビー日本代表 菊谷 祟氏 ラグビーとビジネスのおはなし ↓ ↓ https://www.toho-leo.co.jp/recruit/blog/1652 ランニングジャッジメント とか 状況の変化・流れを掴んで ゲームメークする能力とか あれっ、どこかで聞いたような これって教師なし学習 そのもの？ AI がデータ にタグを付けないで学習し 自律的に分類（クラスタリング ）し認識する そういえば、確か、タグ
今回のラグビーワールドカップ で 南アフリカ が優勝すると 専門家は、こぞって 相手を分析して臨機応変に 戦術を変えるのでなく、 自分たちのストロングポイントを いかに発揮するか、貫き通すかという 戦い方について考えさせられた と口にした 特定のデータばかりで学習し過ぎると そのデータだけに強くなって 一般データには弱くなってしまう場合があるね 相手の戦術を意識し過ぎて 相手の術中に合わせてしまったり 重要なのは 相手による要因の変化に対しては 自分たちの戦い方で阻
人の身体は 食べるものの栄養で 作られる AI の頭脳は インプットする学習データ で 決まる どんなデータを どの位食わせるか？ ここが一番難しい 全く、YOU の食事と一緒 単純に 栄養価が高ければ、OK? 栄養のバランスが取れてれば、OK? 糖質ゼロ グルテンフリー タンパク質リッチ なら、マッチョ になれる？ 品質の悪いデータを排除すれば、OK? じゃあ、何を良い品質とするの？ Yes, AI って人と友だちになれるんじゃん。
機械学習 って用語はサッパリだけど 何かルールがあって それに従ってやるらしい じゃ ラグビーワールドカップと一緒だね でもディープラーニング／Deep Learning は 中身が分からず なな なんとっ オールブラックス じゃなくて ブラックボックス らしいよ？ なぬっ？ てことは 人の信頼関係と同じってことかぃ？ あいつの実力 まだわからないけど 練習態度とか眼力とかで スタメンに起用しようかって Yes, AI ってことで、人と友だちになれるじゃん。 #1
