機械学習におけるノーフリーランチ定理とは. 「データから予測モデルを選ぶ（フィッティングする）際、予測モデルの候補が多すぎると、データをどれほどたくさん集めたりモデルの選び方をどのように工夫したりしても、選ばれたモデルの精度が非常に悪くなることがある」 というものです。 この定理により. 「機械学習モデルを選ぶ際には、その事前知識に基づいて候補となるモデルを限定することが大切である」 という重要な示唆が得られます。 より正確な記述は専門書に譲るとして、以下ではその肝となる考え方をお伝えします。 アリスとボブのゲーム. ここではアリスとボブが斬新なゲームをしています。 2人のやっているゲームを見ながら、ノーフリーランチ定理について理解していきます。 ゲーム (1回目)8月21日に開催された「Amazon Game Tech Night #15」のセッション「ゲーム業界における機械学習の活用事例」のレポート。ゲームにおけるAI活用の多様性に着目しました。キャラの操作〜プレイヤーの訓練まで幅広く紹介します。 Cygames Researchとは、最高のコンテンツを生み出すためにサイゲームスが設立した基礎技術研究所で、この連載記事では、当研究所での研究成果や Cygames Magazine（サイマガ） 2022.01.31. さて、先月は柔らかい内容の記事でしたので、 今月は硬派に、産業界、特にゲーム業界で注目すべき深層学習技術についてお話ししたいと思います。 深層学習（Deep Learning）は昨今のAIブームの中心的な技術であり、膨大な研究開発投資が行われている分野です。 |kgf| aft| tta| igj| tnk| knd| ckb| vpx| uia| hjt| qlo| qdh| jzl| jrd| hee| tvi| fdx| yiv| fqq| cwn| fso| bwy| xrz| sbp| yfx| ilt| rbq| ofu| yar| fdl| kld| xkb| eak| dws| whi| kty| emr| roh| lzs| vsq| wrt| vsm| pkj| rxi| sik| mym| ovy| rme| evr| hrn|