与えられた正解や追求すべきことに踊らされないために・・・

「Excelでわかるディープラーニング超入門」(涌井良幸、涌井貞美 著)という本を読んだ。

表計算ソフトExcelを用いて、簡単な画像識別の具体例を実践しながらディープラーニングのさわりを学ぶ内容。

ディープラーニングにおける学習手法は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の大きく3つに分類できるようだが、この本では「教師あり学習」のみ取り上げている。



「教師あり学習」のイメージは、入力xと出力yのペアを複数与えて、最小2乗法で係数aとb(数式y=ax+bを想定)を求めるような感じ(誤差の総和を最小にする最適化問題)。

係数aとbが求まれば、入力xを与えただけで出力yを予測できるようになる。また、与える入力xと出力yのペアが多いほど予測の精度が上がる(学習して賢くなっていくイメージ)。

初めに入力xを与えるだけでなく出力y(答え)も与える点が「教師あり学習」の特徴のようだ。



なお、ネットで簡単に調べたところ、初めに答えを与えるのが「教師あり学習」なら、答えではなく追求すべきことを与えるのが「強化学習」であり、答えも追求すべきことも与えない(答えや追求すべきことすら与えた情報から導き出させる)のが「教師なし学習」、というイメージと理解した。

これら3つの学習手法は現実世界にも当てはまりそうだ。例えば、学校での学習は「教師あり学習」であり(正解は決まっており授業を通して教える)、仕事における学習は「強化学習」であり(正解は無いけど利益を上げるという追求すべきことは決まっている)、人生全体は「教師なし学習」(答えや追求すべきことなど何も決まっていない)。

現実世界で最も力を入れるべきは「教師なし学習」なんだろうけど(与えられる答えや追求すべきことを鵜呑みにしたら都合よく踊らされそう)、実際は学校などでの「教師あり学習」や仕事などでの「強化学習」ばかりに取り組んでしまっている。



ということで、ディープラーニングの話ではなくなったけど、現実世界では「教師なし学習」に力を入れていきたい。

まあでも、そう言ってしまうと、「教師なし学習」を追求するという「強化学習」になってしまうのかもしれない・・・。
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2019-03-30 08:24 : 雑記 : 編集
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ちゃーも

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