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戦略的リトルストーン次元

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田中専務

拓海先生、最近聞いた論文の話で現場がざわついてます。要点だけ端的に教えていただけますか。導入すると本当に現場の評価制度や判定が変わるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「戦略的に振る舞う人がいる場面での学習の限界」を整理したものです。大丈夫、まず結論を三つでまとめますよ。1) 操作者がいると問題の難しさが変わる、2) その難しさを測る新しい指標を作った、3) その指標で最良の誤分類数（ミステイク数）を示せる、です。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。

田中専務

これって要するに、相手（顧客や申請者）が見せ方を変えてきても、それを織り込んで判断の精度や損失を最小にできますよ、という話ですか。それが本当に機械学習の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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