機械学習＆ディープラーニングを勉強した

昨日買った、６０分でわかる！の本が、本当にわかりやすかったので、新たに企画学習とディープラーニングの本も購入。



印象に残ったのは、"068 機械学習が犯した間違いの責任はだれがとる！？”で書いてあったのが、機械学習に対して人が与える基準（学習データ）が偏っていると、結果も偏ってしまうということ。

そうなると二つ思い浮かんだ。

1. アルゴリズムよりもデータが重要？
2. 同じ結果を求めるシステム（例えば、OCRのようなもの）でも多種多様な機械学習が生まれてくる可能性が高い

１．については、目的に沿ったデータを持っている人しか役に立たないシステムが作れないこと。アルゴリズムが優れていても、機械学習の判定元は持っているデータなので判定しようがないということ。

２．については、1も関係してくるが偏った結果が出ることは使いようによっては効率的になりそう。要は、適材適所ということ。

一つの機械学習ですべてをまかなう必要がないから、判定すること一つに対して一つのシステムが生まれる可能性もある。

そうだったら仕事が増えて、個人的にはうれしい限りです。