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2011年01月21日
学習は汎化であるが
いろいろ繰り返しているうちに、一般的なルールが形成される。 どんな学習モデルでも、結局は「汎化」という言葉で表現できる。 こう書いてること自体が、「汎化」に相当する。 学習についての研究は、基本的な問題と実用的な問題に大別できる。 基本的な問題はSVMのように「精度を上げること」。 しかし、データマイニングに見られるように、いかに「実用化」するか、のほうがメインになっている。
実用化の研究は、それなりのシステムのある人に任せる以外にないが、基本的な問題は個人でも可能である。 基本モデルに何が欠けているか？ それは簡単で、「汎化」だけでは十分でない、ということにつきる。 １つは15年くらいまえに、故松本元さんが言っていたことと同じ。 「アルゴリズムの獲得」と言い替えてもいい。 あれ以来、この問題に焦点を当ててきたし、この解決もなんとかなる状態に至っている。
問題は「この先」にある。 「指令待ちのロボット」みたいな話はできても、それだけでは全然賢くない。 この解決の一歩として、「コンセプト」を導入してみたが、まだ弱い。
「ひとひねり」が必要だけど、熟慮しないといけないようだ。
投稿者 tadashi : 2011年01月21日 05:52