2018年3月14日水曜日

コスパ最強化学習

国家犯罪私刑囚共の陥ってる今の状況こそ、ゲーム理論で言う、文字通りの意味での”囚人のジレンマ”というものである。
さて、線型問題のところでちろっと述べた、解の最適性ということについて。
それも制約条件化出来ないの?ってのは(困ったことに)鋭くて、KKT条件と言われているね。
そもそも、解の最適性と制約条件てのは密接に関係しとるのだ。。
その分、敷居は上がりますが、コンピュータが出した答えだから正しいなんて昭和の子供騙しはもう古い!(俺かw)
評価システムの学習をする時代であることは間違いない。
自動分類が人工知能の本質というより、分類の根拠が人工知能の本質なんである。

ちゃんと説明出来るかなのだが、要はラグランジュ$L$関数というのは目的関数と制約関数が双対な関係にあるのであり。
主問題$P$向きの$L$関数の最大化は、双対問題$D$の最小化をはらんでおるのだ。(導問題と言ってもいいねっ!( °Д°)クワッ)
この目的関数に対する、各変数の貢献度を感度など言う。 経済学的に言うとシャドウプライスなどというもので。
総利益や総費用に対する限界価値、限界費用などと言われてるもので、要は超平面に対する各潜在変数の偏微分(変化率)である。
つまり、制限付きの線型問題を解くと自動的に感度解析というものも出来るのだ!
ま、お金自体が価値の一般化ですが、効能に対するペナルティとした方がさらに一般化した物言いかもしれない。
以上を踏まえると、問題$P,D$のどちらかに最適解があれば他方にも最適解があり、双方の目的関数は等しいって当たり前じゃん。
かくして、ディクロニウス化する社会というのは不可避であり、また後戻りすることも廃れることも永久にないでしょう。
それは地球人類がかつて経験したこともない世界なのは間違いないな。
それと同時に、数値化出来ない価値観、人間性というものが双対問題的にクローズアップされてくるわけですな。

カーネルのフッティングの正則化なんてのは、そこらへんに絡んだ話だろうケドね。
なんかそろそろ環境が欲しくなってきたが、肝腎のモチベーが。。
tensorflowちゅうのはともかく、テストするだけならpythonでエエか。

つまらんなw まぁ、理論の理解を重視ってことで、まだいいですが。
とにかくこんな感じで数行の使い捨てコードを書いて試せる環境ってことですやね。
pythonにはサンプルでアヤメのデータが入ってるの? 一体誰がそんな分類したいんだww
まぁ、とにかく気の利いたネタないの?って、こいつら自身がみ~んな欲しがってんのよ。
アイデアっちゅうか、実はデータ入手ってのが一番の鬼門だからね。
だから、あとはシロウト衆ヨロみたいな雰囲気にもなっとるワケね。
ちなみにこのブログ、てかブログ集合族ですが、これが機械学習使ったシステムらしい。 御洒落だし、役に立つし素晴らしい。
これがセンスなんだよね。 開発スタッフは機械学習はシロウトって言ってるけど。 まぁ程度問題だと思いますが。

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