機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
統計的差別
『いくら「統計的」で「合理的」な差別であっても「差別」は「差別」であり、それを肯定することはできない』というのはもっともだと思うのだが、 現に我々の社会で認められている能力差別・経済力差別とどの程度質的量的に差があるのだろうとも思う。
大澤昇平 :: AI 救国論 🇺🇳 on Twitter: "機械学習の定理に「みにくいアヒルの子の定理」というものがあります。これは「純粋に客観的な立場からは、いかなるものも区別できない」というものです。 私はこの定理を前提とし、あくまで営利を目的とする私企業におけるパフォーマンスのことと、スコープを切って発言しています。"
機械学習の定理に「みにくいアヒルの子の定理」というものがあります。これは「純粋に客観的な立場からは、いかなるものも区別できない」というものです。 私はこの定理を前提とし、あくまで営利を目的とする私企業におけるパフォーマンスのことと、スコープを切って発言しています。
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