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■■■■■■楓 ■■■■■■
★哲学するスレ２
愛とはなんぞや シーズン58
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次世代の哲学を育むスレ Part 5
【外務省の】佐藤優【ラスプーチン】
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内田樹6
自Rることは悪いことなの？
生きるために考えた
- 27 ：
- ＞同機構が開発したのは、データから学ぶ部分と、データがなくても自発的に判断できる部分を
組み合わせたニューラルネットを使う新型AIだ。
機械学習では、よく「スパース性」や「疎行」が使われるが、その意味は、欠損の多い
まばらなデータを用いて、データの全体ではなく、ある特異な部分にだけ着目して、
計算量の節約やサンプルを使った統計検定などに利用することが出来る。
機械学習の中にある次元削減という概念も同様の観点だ。
たとえば、2次元の情報を1次元に落とし込むことができれば、それは情報が圧縮出来ている、
つまり、「データの圧縮」がなされたことになる。それは当然、計算機リソースの有効活用
につながる。迅速な計算が可能になり、メモリの節約にもなる。
次元削減を実現する際には、主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)と呼ばれる
手法がよく使われる。PCAは、重みを付けた上で多数のフィーチャー(特徴量)を統合し、
少数の新たなフィーチャーを作り出すもの。PCAは、集団を最もよく表現するベクトル上に
データを射影するすることで、フィーチャーを統合し、新しい指標とする。
その結果として、データ全体としての意味を保ちつつ、次元を削減することが可能になる。
射影先のベクトルを求める作業で、集団を最もよく表現するベクトル(特徴ベクトル)を
求めていく。
数学を初めとした理系の学問と哲学について １５
★哲学するスレ３
■■■■■■■■■■■ ﾍﾗｹﾞﾗ ■■■■■■■■■
■■■■■■■■■ 運知思想 ■■■■■■■■■
東浩紀502
わかり易く書けない連中は馬鹿として扱ってもよい
(*˘◦˘*)
■■■■ ててっぱい ■■■■
ゆいちゃんまじゆいちゃん
■■■■■■■■■■■ 油蝉男 ■■■■■■■■■
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