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教師なし学習の美しさ、謎、複雑さの一部は、人間が把握できる多くのデータから情報を抽出することです。しかし、アルゴリズムが正しいかどうかを知る方法はありますか?たとえば、株式動向を見ているとし、特定の株式について何らかの控除を行うとします。実際にどのように再生されているか見ることなく、それが正しいことを知る方法はありますか?訓練されたデータが間違っている可能性があります。または、重要なことに、アルゴリズムが間違った結論を出した可能性があります。明らかに、損失などの数学的尺度がありますが、現在のところ、アルゴリズムが間違っている可能性があるという事実だけで生き残る必要がありますか?監督されていない学習アルゴリズムがどれほど正確であるか(または野心的な用語だけが「正しい」)、どのように正しい方法を測定できるのか?要するに監督されていない学習アルゴリズムが正しいかどうかを知るための方法や一般的な方法は何ですか

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残念ながら、この質問は広すぎます。 100%正確なアルゴリズムが必要な場合、機械学習は通常あなたが使用するものではありません。したがって、おおまかに言えば、いくつかの数学的尺度を使用し、それが間違っているかもしれないということを受け入れることです(実際の答えを見つける方法がない場合は、どういうことが分かりますか)。 – kraskevich

答えて

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実際にそれが出て再生する方法を見なければ、それは権利であることを知る方法はありますか?

いいえありましたら、元のアルゴリズムは必要ありません。ランダムな予測を行い、あなたのオラクルを使って、正しいかどうかを判断してください。

それはのオフに訓練されたデータは、

MLアルゴリズムは、データに基づいて学ぶ間違っている可能性があります。それが間違っていると、彼らは間違って学ぶでしょう。あなたは1 + 1 = 3と言われたことがあるだけでしたら、質問する理由がありますか?

もっと重要なのは、あなたのアルゴリズムはちょうどそれがデータによって支持されると、どんな結論が間違っていない、間違った結論

を描かれていたかもしれません。あなたが後にしているものではないかもしれません(https://www.jefftk.com/p/detecting-tanksを参照してください)。

現在のところ、アルゴリズムが間違っている可能性があります。

はい、おそらく私たちは常にそうです。人間はいつも何かについて常に正しいのですか?あなたは、正しい状況下で非常に基本的なことについて間違っている可能性があります。そして、私たちは現在のAIよりずっとスマートです。

教師なし学習アルゴリズムがどれほど正確であるか(野心的な用語だけが「正しい」)、どのような方法で測定できますか?

非常に野心的です。解決しようとしている問題を十分に理解している場合は、手動で結果を確認できます。あなたが犬や猫に画像を分類したいのであれば、それはおそらく人間が判断するのに十分単純です。アルゴリズムを適用し、予測のいくつかを手動でチェックして、それがどれほどうまくいったかを知る。

本当にうまくいくものを作りたい場合は、世界チャンピオンに挑戦してください。

問題によって異なります。

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