(情報科学)技術的特異点と科学技術等 2 (ナノテク)©2ch.net

**オーバーテクナナシー転載ダメ©2ch.net** · 2017/03/19(日) 20:22:23.35

※ このスレは、本家スレから分かれた分家スレです。科学・技術系で『専門的な』話題を特に扱います。

スレ成立のきっかけ
・技術的特異点の関わる分野は非常に幅広く、浅い部分から深い部分までレベルも様々で、多様な人が集まっている
・上記を前提として、科学・技術系で専門的な内容に集中しやすいように、ノイズ（特に不毛な論争）を減らしたい
・これにより、興味がある者同士の意思疎通困難性、過去ログ参照の困難性などが解消される

ただし性質上、本家との区分は厳密には困難です ( むしろ同じ内容が扱われても構いません ) 。
本家は雑談寄り、ここではより専門色を強く、とご理解下さい。

■現在の本家スレと前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ63
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489471775/
(情報科学)技術的特異点と科学技術等 1 (ナノテク)
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1475986330/

■関連スレ等
関連書籍・リンク・テンプレ集[必見]
http://singularity-2ch.memo.wiki/
(AI)技術的特異点と経済社会等 9 (BI)
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484578214/
人工知能
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/
不老不死（不老長寿）を目指すスレ Part32
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485781591/
検索
http://google.jp/?q=site:2ch.net/test/read.cgi/future/+tokuiten+cyouju
http://google.jp/search?q=singularity+saron+OR+sinpojiumu&;num=20

**yamaguti~貸** · 2017/05/14(日) 12:54:11.56

1493891216/255-256#機械学習のための仮説検定
naftali harris

複雑な推論 ry 完全に一般化できる非常に簡単で単純な方法 ry 対応のあるt検定を使って比較

独立同分布 ry n 対の (x,y) ry 。“機械学習” は、 (x,y) の例が与えられた時、 x を使って y を推定 ry 最終的 ry 関数 f(x) を生成

典型的には損失関 ry 、この損失関数とは、推定がどれほど良好 ry
。（ここでは、期待値は新しい (X,Y) に取って代わられ、 f に適合させるために使われた点 (x,y) は固定されていると見なされます。
ただし、 (x,y) データを予測する、あるいは n 個の点 x では損失だけを見て y だけを予測するなど、他にも妥当 ry ）。

では、 m 対の (x,y) のテストセット ry
。 f と g の2つのモデルを比較したい場合、m対の (x,y) のそれぞれについて ry
。これで m 個の独立同分布のランダム変数を得ることができ、t検定を使ってその平均がゼロに等しいか ry
。つまり ry 優れた関数であるという帰無仮説及びそうではないという対立仮説を（ ry ）検定

しかし、このアプローチは万能ではありません。1つは、データの使用法に無駄 ry
。どういうことかというと、 f または g に適合させるために使われた後は、訓練データの n 個の点が捨てられ、 m 個の検定点のみ ry
。これが最尤/尤度比検定（例：線形またはロジスティック回帰）のアプローチの場合、同じ訓練データの n 個の点をモデルの適合と推定の両方に使 ry
。基本 ry 、一般的な機械学習モデルでは不可能な、追加機能を追加する際の「自由度」を容易に把握できるからです。

ry 改善 ry 、単一の訓練/検定分割の代わりにK-分割交差検証 ry うまくはいきません。 ry
。先ほど ry 固定値と見なしていましたが、交差検証のセットアップでは各点がそのフォールドにおいてランダム ry 不可能 ry
。ただし ry 大きな問題はありませ ry 80％（ ry ）においてどの程度適合するかという仮説に変えるだけです。

一番の問題 ry 独立同分布でなく ry 、点の独立性はもはや保持されず ry
対策 ry 、K-分割交差検証ではなくLOOCV（一個抜き交差検証） ry
、異なる点の損失差は全て交換でき ry 中心極限定理を見つけて検討モデルを正しい条件下に置けば

53 · 2017/05/14(日) 12:58:13.38