【統計分析】機械学習・データマイニング22

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2019/01/13(日) 09:13:37.19ID:lpjZ4t830

機械学習とデータマイニングについて語れ若人


■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング21
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1541309676/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2019/01/22(火) 01:42:03.70ID:cb7U++6D0
>>392
一般相対性理論が真実かも分からんのに、なんで公理になるの？光速度一定の法則だって経験則かもしれないのに？
2019/01/22(火) 01:44:35.23ID:cGqgO5gp0
『公理系』の定義をちゃんと見てから反乱しろっての
2019/01/22(火) 01:46:32.52ID:cb7U++6D0
F=maからスタートすることとc=一定からスタートすることの違いがわからんと言っている
2019/01/22(火) 01:48:38.42ID:zFHfz07h0
>>138
＞『公理系』としっかり明示したはすだが‥。

>>120 を再度掲載してみます

＞科学は
＞公理系からスタートするのか、
＞経験則・実績からスタートするのか
＞で二つに分けられます。

ここまでは問題ないと思います。

＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう

ここで、この文のいうところの「扱っている事象」が「公理」なのか「経験則・実績」なのか、は、判別できないのではないでしょうか？
>>120 が指している分野が物理学だったとして、物理学は「公理系」を扱うものか、それとも「経験則・実績」を扱うものか、私は判断ができずにいます
>>120 が指している分野が数学だったとすると、数学では公理を扱うものなのか、それとも経験則・実績を扱うものなのか？たとえば数学上の公理を導くために思考するときは、じつは経験則・実績に対して思考しているのではないでしょうか？

>>120 のいうところの「扱っている事象」が「事象＝event」という言葉だけでは抽象側なのか具象側なのか判断がつきかねる、と考えました
2019/01/22(火) 01:54:43.66ID:cGqgO5gp0
>>142
お前は文系か？
スタートの仮定を示せばよいと言っている。

>判断できないのではないでしょうか
数学的に演繹されたかどうかで判断したらよいと思います。
2019/01/22(火) 01:56:57.47ID:cGqgO5gp0
>>141
ニュートンは最初に『質量と加速度は力に比例する』と仮定し勝手に係数を決めた。だから経験則だと述べた
2019/01/22(火) 02:13:12.06ID:zFHfz07h0
>>143
＞スタートの仮定を示せばよい

その「スタートの仮定」が抽象側か具象側か、>>120 の文面・「事象」=event という語句から判断できるのでしょうか？
「事象」＝event という語句は、ほどよく抽象的かつ同時に具象的だと思います

>>143
＞数学的に演繹
演繹、とは普遍的な命題から特殊な命題を導くことですが、数学的な成果物を出力するとき、「定義」「定理」そして「証明」自体を出力する活動も含まれるのではないでしょうか？
そういったときには、それらは数学においてもきわめて帰納的な活動だと考えています
2019/01/22(火) 02:16:05.73ID:cGqgO5gp0
定理から定理を求めることを演繹的じゃないと言われると、もうID:zFHfz07h0には何も通じないと考えたほうが良さそう。
2019/01/22(火) 02:17:07.60ID:cGqgO5gp0
だからあなたは文系ですか？と
問いたい。
2019/01/22(火) 02:20:07.42ID:zFHfz07h0
>>146
理解が足りなくて申し訳ありません

「定理から定理を求める」というのは、数学の本を読むときの話というのなら理解します。
でも数学ってそんなものだけですか？実は、何もない空っぽな空間から「定義」「定理」そして「証明」を、あたかも手品のように取り出すことも含まれるのではないでしょうか？
2019/01/22(火) 02:24:40.35ID:zFHfz07h0
>>147
一応数Ⅲ＝微積分は高校時に履修しています、大人になってからは
https://ja.wikisource.org/wiki/%E5%88%9D%E7%AD%89%E6%95%B4%E6%95%B0%E8%AB%96%E8%AC%9B%E7%BE%A9/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0/Euler%E3%81%AE%E5%87%BD%E6%95%B0%CF%86(n)
に注釈をつけてみたりしてしましたが、今読み返してみると間違いもあり、なかなかうまくいきませんね…
2019/01/22(火) 02:25:48.31ID:cGqgO5gp0
>>148
含まれない。
演繹法とは最初の仮定が一緒ならば、たとえ地球の裏側の人でも同じ道筋を辿れること。普遍性のある道筋。
2019/01/22(火) 02:31:12.72ID:zFHfz07h0
>>150
では、その演繹法を生産する人の思考も同様に演繹的ですか？
たとえば、ハミルトンが
i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
を1843年10月16日に発見したとき、その思考方法は演繹てきですか？それとも帰納的ですか？
2019/01/22(火) 02:38:49.67ID:9aIdmwSK0
>>134

ご指摘の通り、学習内容を限定しているため、一般用途としては
かなりいい加減なものがたくさんある。

ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る。
例えば膨大な情報を学習させ、稀な疾患を特定するのには
有効な場合が有り、下記の記事のような事例が好例。

「AI、がん治療法助言　白血病のタイプ見抜く」
ttps://www.nikkei.com/article/DGXLZO05697850U6A800C1000000/

プログラム内部を確認していないため、推測でしかないが、
これはGoogleで複数キーワードで特定のHpを検索するのと
あまり変わらない可能性が考えられる。
その場合、このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では、
人間の診断能力に及ばない可能性が高い。


また、類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように
かなり有用になってきたため、下記の様な活用事例がある。

「東大発！AIの画像解析でガン発見率9割」
ttps://president.jp/articles/-/25195
2019/01/22(火) 02:39:15.38ID:9aIdmwSK0
前述の例はコンピュータの得意領域に限定された条件だから成績がいいだけで、
現在の公開されているAIの文献などを見る限りでは診断プログラムは人間の
一般的診断力にはほど遠い。
また診断には適切な診察が必要だが、人間ほど多種・多機能・高性能なセンサーの
開発にも時間がかかるため、人に置き換わるのは当分無理。

基本的に診断は自動運転技術の認識機能より複雑なため、実用性は推して知るべし
というところ。

より一般的に使える精度が高くて診断用途のものを作るのには、
医者をつくるのと同じで、物理学・化学・生物学に基づいた仮想世界に、
解剖・生理・薬理・病理・生化学などに基づいたモデル人間を作り、
それに内科学・外科学・小児科学・婦人科学などの知見から病態生理を当てはめ、
さらに日々の診療データで肉付けすることになると思う。
遺伝や感染症など集団の要素がある場合は、分析には複数モデルを作成することも必要。

このようにデータ量・計算量ともに膨大で今の技術ではとても作れないから、
限定された簡易版を作り、限定された範囲で補助的に活用されるのが現状。
2019/01/22(火) 02:39:21.28ID:cGqgO5gp0
何を前提にスタートしてるか、数学的に演繹されたものか、
その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。
クォータリオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。
2019/01/22(火) 02:41:33.24ID:cGqgO5gp0
>>153
経験則で頑張って下さい
2019/01/22(火) 02:44:06.44ID:9aIdmwSK0
>>155

経験則の他に、各医学を勉強して頑張ってマス。
ただ年齢的に限界を感じておりマス。
2019/01/22(火) 02:47:37.54ID:zFHfz07h0
>>154
＞クォータリオン

○クォタニオン

＞クォタニオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。
クォタニオンの定義は >>150
＞i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
がすべてです。

＞その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。

なるほど…少しわかってきました、たとえば
i^2 = j^2 ~ k^2 = ijk = ^1
を「発見」するときの思考内容を再現することはできず、そもそも数学者は「定義」「定理」を生み出したときの思考方法は明らかにしてくれないことが大半ですね
それは物理学とかとは大きな違いですね、たしかに
2019/01/22(火) 06:31:25.27ID:4ZbFlJiR0
AIは工学だよな。理学部でやる科学ではないな
2019/01/22(火) 07:41:52.31ID:cGqgO5gp0
>>158
>>120
160デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9d-Qnxu)
垢版 |
2019/01/22(火) 07:47:52.53ID:6tinRt6Da
う～～む。
『パイパン議論』だな

無毛な言い争い
161デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f1b3-Fwg9)
垢版 |
2019/01/22(火) 08:18:44.43ID:GMA2aBuk0
伸びてるからどうせコテ+αだと思ったら案の定コテ+αである
これがパターン認識よ
2019/01/22(火) 08:39:35.73ID:cb7U++6D0
勝手に定義してそこからスタートしたら演繹で科学というとか自己矛盾だな
酔っ払いだろw
数式だけで閉じる世界に意味を与えるのも立派な科学だ
クォータニオンは便利な道具であって行列と変わらん
行列は科学だ言われてもポカーンだわ
2019/01/22(火) 08:49:00.49ID:qSnCrXeAa
そういえば改正著作権法(機械学習に他人の著作物を無断使用できる)ってもうスタートしてたんだな
これ利用して面白いこと始める人いないかな

いよいよ施行された「改正著作権法」は、弁護士や学者にとってビジネスチャンスとなるかもしれない
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1901/22/news011.html
2019/01/22(火) 09:21:46.60ID:gx915TujM
長文が続き過ぎてマトモに読めないｗ
2019/01/22(火) 09:42:08.45ID:6rIzbZvFM
どうでもいいポエムで草。
そういうのはツイッターでやってくれ。
2019/01/22(火) 09:51:41.62ID:NqoPqcWw0
公理と演繹のハイブリッドタイプも存在するというかむしろ普通なわけだが。
2019/01/22(火) 10:09:07.96ID:qbgj+Czmd
>>165
意外とどうでもはない。
会社で上司が経験則だけで持論噛ましてるとホントにうざい。
168デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9d-Qnxu)
垢版 |
2019/01/22(火) 10:30:30.08ID:6tinRt6Da
アートかサイエンスかは、演繹だなんだ～とかじゃなく
本来に戻ってかんがえた方が良いかもしれない。
議論自体がアートの世界になっているので
2019/01/22(火) 10:38:13.27ID:VkVpMQgx0
すれが伸びてると思ったらあぼーんか
170デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7197-W1wC)
垢版 |
2019/01/22(火) 11:36:37.80ID:mpYJfRix0
公理系と推論から導き出されるのしか科学じゃない、ってのは極端で、
科学の中でも形式科学というものは公理系と推論から導き出されるものだ、
だろう。
経験則からスタートしたものだからって劣るわけじゃない。
物理学は量子力学や一般相対論含め全部経験則でしょ。経験則になってないものは、むしろ「予測」でしかなく、
事実とはみなされない。最近まで重力波とかヒッグス粒子とかそうだったでしょ。
取り扱っている対象が現実世界な以上、どこまでいっても経験則(実験結果)に合わせて理論が修正されていく。
2019/01/22(火) 11:48:08.53ID:ez/DcBYq0
経験則が間違っているというなら
それが間違っているということを公理を使って証明を見せてくれよ
2019/01/22(火) 12:38:45.26ID:wFuLeSwid
>>171
まあ、それはむしろ簡単なそうだな
2019/01/22(火) 14:11:21.18ID:ufpf6zbd0
氷で頭冷やせよ
2019/01/22(火) 14:17:09.65ID:gx915TujM
ヘソで茶を～
2019/01/22(火) 14:59:05.34ID:vcOi/kl/0
くずれ
176デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF15-qnWR)
垢版 |
2019/01/22(火) 16:59:56.76ID:/wbMKv3OF
線路に落ちたスマホを拾おうとして
177デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5963-W1wC)
垢版 |
2019/01/22(火) 17:31:19.50ID:PRypSWov0
>>171
形式科学以外の科学では、現実と一致しない間違った経験則かどうかは
実験で結果が一致しない条件があるかどうかでしか判断できないんじゃないかな。

公理なんて人間が勝手に決めたものなんだから、究極のところ実在性もないし
無矛盾性だって確かめられない。

証明でなんとかなる範囲というのはかなり限られた枠組みの中でしかないんじゃないかな。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%93%B2%E5%AD%A6
数学の哲学 - Wikipedia

この辺が読み物としては面白いよ。
2019/01/22(火) 18:05:03.52ID:j6UZ0Jmd0
wikiを持ち出す○○
2019/01/22(火) 18:38:36.78ID:k/XOSKvd0
>>153
は、非SEなのかな？
単一のAIが全て網羅することが前提になってるのが違和感
2019/01/22(火) 19:17:17.78ID:VXFerWpW0
>>178
理系の場合はwikiでも良くないか
政治やアイドル系は終わってるけど
2019/01/22(火) 22:59:24.88ID:EGDMEVkgM
Wikipediaだからってレッテルを貼るのは、中身を吟味するだけの能力、知識がないってことの表れだな。

よく知らない分野を網羅的にざっと押さえるのにはかなり良いのだけど。だから読み物と書いたのにな。

詳しく知りたいことは調べなおすのが当然だろうし。
2019/01/22(火) 23:48:50.46ID:+CllGyCv0
馬鹿か、主張も論外
2019/01/22(火) 23:52:42.14ID:VXFerWpW0
グローバルメルカトル図法に騙されたアホもいたけど、
5chぐらいなら基本ソースとして信用して良いだろう
2019/01/23(水) 00:00:17.10ID:QvmzmfNb0
数学の哲学（苦笑）
2019/01/23(水) 00:13:09.74ID:ihjuM98n0
実際、学生とおじさんが対等に話してる風になってるんじゃないのか
186デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9d-Qnxu)
垢版 |
2019/01/23(水) 00:15:09.26ID:3Y5lQRNXa
>>184
それって、けっこう重要なところついているかもよ。
そもそも、アートに対してサイエンス。キリスト教概念。

人が作り出せるものがアートで、神じゃないと作り出せないものを
追い求めるのがサイエンス。

数学をつかって神の領域を理解しようと努力するときは数学はサイエンス。
それを語る時はアート。そう考えると哲学が文学部にあって数学が理学部に
有るのは基本理解できる。

経済は活動を創りだすのはアート、現象を探るのはサイエンス。となるんだろうな。
たとえば、人がどんなふうに移動するんだろうと研究するのはサイエンス、
こりゃ商売になるぜ、と考えたのがアート引越センター。
2019/01/23(水) 00:15:30.48ID:QvmzmfNb0
経験則=実験結果（馬鹿なの）
2019/01/23(水) 00:29:50.65ID:DbcrDIRn0
>>187
実験結果というか観測結果
なお量子論
2019/01/23(水) 01:56:54.01ID:LJSmKW5p0
実績
2019/01/23(水) 02:10:46.91ID:LJSmKW5p0
帰納と演繹の話をしたのに
いつの間にか経験則て言葉だけに噛みつく輩が多いな
経験則と『実績』に基づき次の手段を考えるのは一般的に大事な思考だよ。

ただ、帰納的な結果はローカルな事象になりがち。普遍性が乏しい。
2019/01/23(水) 02:18:03.57ID:LJSmKW5p0
たまたまよい結果が出ただけで、
結論を出してしまう輩が一定数存在するので注意が必要。
2019/01/23(水) 02:26:25.00ID:LJSmKW5p0
一方、演繹的な手順については、工程が全て正しかったとしても 、
一番最初の仮定が間違えているとすべてがおじゃん。
しかも理解してくれる人がいなければ広まることはない
193sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:31:00.98ID:Mk8TAQVup
>>86
生検してから確定するだろうから
見逃しをAIで防止するような使い方じゃね？
194sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:35:47.42ID:Mk8TAQVup
>>87
息苦しい
だけだと人間の医者も特定できないだろう
だから問診とか検査してデータを増やして
原因特定する

息苦しい症状の時どの検査や質問をするかはAIではなく
データベースにしておけば解決出来るんじゃね
全てをAIで処理する必要はない
195デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7197-W1wC)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:37:44.46ID:3EqxYkFs0
>>190
物理学なんかはまさに帰納と演繹のわかりやすい組み合わせだよね。
経験(観測)からの帰納によって生まれた理論を演繹することで理論の適用範囲を拡張し、
拡張した理論による予測を観測によって確かめる。予測と観測結果が一致していなければ
そのような結果をたくさん集めて新たな理論を帰納で作る。それを演繹で拡張する。
の繰り返しだよね。
196sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:38:24.84ID:Mk8TAQVup
>>91
現在の検査方法を開発した人とか検査薬とか分析器とかのメーカーは完璧ではないのにAIだけ完璧を要求されるのは変じゃね？
197sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:39:53.17ID:Mk8TAQVup
>>96
手法によるんじゃね？
198sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:50:02.08ID:Mk8TAQVup
>>120
アインシュタインが光の速さが速さの上限で光の速さは変わらない
という前提で相対論を考えたのは
演繹？帰納？

上記の前提を導き出したのは帰納法で
上記の前提から論理展開したのは演繹
だから両方じゃね？
鶏と卵で解釈の仕方次第
199sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:55:13.94ID:Mk8TAQVup
AIとかシステムで診断できるようになると
医療の質のバラツキを少なく出来る
地域による医療の差を少なく出来ると思う

すると各クリニックとかは何で差別化するんだろうな
200sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 02:57:48.09ID:Mk8TAQVup
>>82
診断って言っても画像診断とかの一部だけだよね
現段階では
201sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 03:03:18.17ID:Mk8TAQVup
>>137
量子論だって大統一理論に帰納される理論かもしれないんじゃね
2019/01/23(水) 03:27:25.44ID:LJSmKW5p0
光速一定は単に仮定であり、それを否定する手段がない。ここでは公理系の一つとしてカウントしてよいとおもう。本人も仮定と言っている。
2019/01/23(水) 03:33:02.40ID:LJSmKW5p0
ところで本題、
手段は多数あるが機械学習は、
帰納的か演繹的か

これまでの経緯を考えれば、帰納的と言えるように思われる。

ただし、個別の手法を細かくピックアップすると演繹的なアプローチだなあと考えさせられる部分も存在する。
204デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9)
垢版 |
2019/01/23(水) 05:00:34.60ID:uD/CD71q0
>>203
1. 膨大なデータ → 現象を説明可能なモデル
2. モデル → 現象の予測

1のステップ(fit)は帰納的
2のステップ(predict)は演繹的

公理系とか持ち出すと宗教くさくて嫌だけど
1で作られたモデルが他のモデルから導出できなければ
モデルは公理ということになる

ディープラーニングを例に考えるとモデルはニューロンと活性化関数の集合
{ニューロン, 活性化関数}から演繹的にモデルが導出可能だから
ここでいうモデルは公理ではなく、ニューロンと活性化関数が公理ということになる
205デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9)
垢版 |
2019/01/23(水) 05:42:58.83ID:uD/CD71q0
最後の一文はなんか伝えきれてないな

定義1 NAND回路を次の定義とする
0 NAND 0 → 1
0 NAND 1 → 1
1 NAND 0 → 1
1 NAND 1 → 0

定理1. いかなる論理回路もNAND回路の組み合わせで表現できる

この場合、定義1は公理


定義2. ニューラルネットワークを次の定義とする
y = f(Wx+C)

定理2. いかなる「りんごの画像」もニューラルネットワークで判別できる

定義2は公理
206デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-/FJo)
垢版 |
2019/01/23(水) 05:47:12.94ID:OHrLDHREa
人間が不老不死になればAI医師の問題も解決する。
207デフォルトの名無しさん (ﾗｸﾍﾟｯ MM4d-Fwg9)
垢版 |
2019/01/23(水) 06:53:33.00ID:Es0uGsAqM
これだけレスが伸びていてアブダクションが1回も出てこない時点でお察し
208sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 07:52:10.22ID:Mk8TAQVup
帰納とか演繹に分類しても実現可能な事の集合が増えるわけではない

人間の思考活動を分類しても
思考活動そのものが変わるわけではない

何のために帰納とか演繹とかに分類するの？
目的は？

光速一定を帰納的に発想したか
光速一定が公理だと分類したか
その結果によって相対論が修正されるものではない
2019/01/23(水) 08:07:07.65ID:tzY54vk1M
実験を経験則なんてチャチなものに分類するのがムカつく。
210デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9)
垢版 |
2019/01/23(水) 08:42:47.62ID:uD/CD71q0
>>208
帰納と演繹のはざまには真実(公理)が埋まってるからだよ

小学生が教室でウンコ漏らしたとする
漏らした張本人は「周りの人くっさいだろうなぁ」と考える(演繹)
周りの生徒は匂いから「誰かウンコ漏らしだろ」と考える(帰納)

教室がクサイのは変わらないよ?
でも漏らした加害者と周りの被害者は区別する必要があるだろ?
2019/01/23(水) 11:10:12.57ID:PUoVraWzd
>>208
>>191に書いてる通り。
普遍性のない結果に対し、いちいち騒ぎ立てる輩が存在するため。
2019/01/23(水) 11:11:33.94ID:PUoVraWzd
>>209
『実績』と言っておけばよい。
実績こそ一番評価されるべき部分。
2019/01/23(水) 13:13:23.67ID:CusaAsFgM
>>209
自分は物理は大好きなんだが、
その二つはなにが違うの？

経験則にも精度はさまざまってだけだと思うんだが
214sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp1d-M2JB)
垢版 |
2019/01/23(水) 13:13:27.28ID:Mk8TAQVup
>>210
加害者と被害者を区別する必要がある
のは何の観点で？
科学の観点で加害者とか被害者とか関係あるの？
2019/01/23(水) 14:45:19.49ID:8Vl1zTbAa
加害者＝原因、被害者＝結果、の比喩なんだから科学の観点で論じるべき最大の論点でしょ
2019/01/23(水) 18:44:38.60ID:Vz7vQZuPM
冷静と情熱の間
2019/01/23(水) 19:32:55.76ID:LJSmKW5p0
経験則の塊
https://youtu.be/cA1-dnvYQsk
2019/01/23(水) 19:35:36.63ID:7VQe3V9X0
ニュートン物理学も単なる経験則であったというｗ
2019/01/23(水) 19:39:36.30ID:LJSmKW5p0
経験則は仕事をやる上で物凄く大事です
2019/01/23(水) 19:51:17.09ID:DtngHTsf0
経験と言わずに実証と言えばいいのに
2019/01/23(水) 19:54:36.78ID:LJSmKW5p0
経験則だけでは、人によって異なる意見が出たり‥
少し条件を変えただけで再現不可能になったり‥

ということが起きるので普遍性のある演繹的なものも必要です。
2019/01/23(水) 19:58:13.63ID:LJSmKW5p0
>>220
それには反対ですね
実証って言ってしまうとそれだけで真実、あるいは理解した気になる人が増える
2019/01/23(水) 20:31:22.58ID:5E0FSTTE0
経験と実証は明確に区別されるものだぞ

というか科学とはなにかということを理解してない輩が多すぎるな
日本の科学教育がいかに誤っているか（というか科学教育自体ほとんどしていない）
がわかる
2019/01/23(水) 20:37:44.07ID:LJSmKW5p0
ローカルな、狭い範囲の事象に対しての証明にしかなってないことが多いと言っているんだが‥
2019/01/23(水) 21:00:01.34ID:6FiqhuTH0
それでも地球は回っている（笑）
2019/01/23(水) 21:51:38.47ID:LJSmKW5p0
?
227デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9d-Qnxu)
垢版 |
2019/01/23(水) 22:14:35.62ID:3Y5lQRNXa
>>225
実感ないんだよな～
2019/01/23(水) 22:16:00.97ID:LJSmKW5p0
ひょっとしてギャグで言ってんのかな
229sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP)
垢版 |
2019/01/24(木) 05:14:19.71ID:l6XDhPgcp
>>210
原因を推定するのは逆問題を解いているだけで帰納ではない
原因と結果の関係を知っている時に
例えばy=f(x)のようにxが原因の時にyの結果になる時に
yになるxを求めている

帰納は関係fを考えること
230sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP)
垢版 |
2019/01/24(木) 05:19:29.90ID:l6XDhPgcp
で、fを求めることは機械学習での学習することに相当する
fを求めた後で因果関係のある2つの観測値yとxを特定している

f(x)の計算をする事機械学習で推論に当たる部分が演繹
演繹操作を繰り返してxを推定している

因果関係と演繹的や帰納は別の概念
231sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP)
垢版 |
2019/01/24(木) 05:31:14.73ID:l6XDhPgcp
匂いa=f(銀杏,教室)
匂いb=f(クサヤ,教室)
匂いc=f(うんこ,教室)
この関係を過去に帰納的に学習して知っているから
演繹的に逆問題を解いて匂いからうんこを推定出来る

秋に遠足に行った後とかの情報があれば銀杏が原因の可能性が高くなる
232sage (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-7nLP)
垢版 |
2019/01/24(木) 05:46:28.34ID:l6XDhPgcp
データをもとに帰納的に関係fを学習するのだから
データつまり観測値が不足していたら関係fは適切でなくなるだろう

子供の頃の経験で方言や地域の習慣を日本全国で通用すると思っていても
大人になって他の地域の人と話してみると違う事に気付いたりする
2019/01/24(木) 08:45:34.37ID:lDZruxyia
身近なものに例えようとして逆に分かりにくくなる好例
234デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sab1-mK6X)
垢版 |
2019/01/24(木) 09:46:04.88ID:qMxmsmM6a
長嶋監督だね
2019/01/24(木) 09:58:24.08ID:ftIPLneW0
来た玉を打つ（猛練習は見せない）
236デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sab1-mK6X)
垢版 |
2019/01/24(木) 10:01:29.57ID:qMxmsmM6a
>>235
あ、すごい！
ＡＩって利用場面では、それだね。
2019/01/24(木) 14:24:53.91ID:yZTQi3eH0
ぼくちゃんの嫌いなあいつはなんでも経験則で決めつける
だから経験則で決めるやつはみんな馬鹿なんだって言いたいんだろ
2019/01/24(木) 15:47:28.44ID:/mFHbeBy0
経験でケプラーの法則が見つかるのか、すげーなおまえ（大爆笑）
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