CATEGORY

Precision-Recall 空間における到達不能領域とその実証評価への影響（Unachievable Region in Precision-Recall Space and Its Effect on Empirical Evaluation）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、部下から「Precision-Recallが大事だ」と言われまして、投資対効果が見えず困っています。結局、これって要するに何が問題なのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！Precision-Recall（PR、適合率-再現率）は不均衡なクラス分布のときに特に重要で、今回の論文はPR空間に「到達できない領域」があることを示しています。つまり、見かけ上の性能指標が誤解を生む可能性があるんです。

田中専務

到達できない領域、ですか。何かシステムのバグみたいに聞こえますが、これはモデルの改善でどうにかなるものなのですか。現場に導入しても効果がない、というリスクにつながるのでしょうか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は三つです。第一に、その領域はデータセットのクラス比率（スキュー）だけで決まること。第二に、到達不能領域により、ある程度の性能はどんなアルゴリズムでも

AIBRプレミアム
確率分布への制限によるf-ダイバージェンスのより厳密な変分表現（Tighter Variational Representations of f-Divergences via Restriction to Probability M... 前の記事 Nonparametric Variational Inference（非パラメトリック変分推論） 次の記事

関連する記事

  • 論文研究

相対深度を言語記述とスケール指向コントラストでメトリック深度へ転送する手法（TR2M: Transferring Monocular Relative Depth to Metric Depth with Language Descriptions and Scale-Oriented Contrast）

田中専務拓海先生、最近若手から「相対深度を器具無しでメトリック深度に変換できるらしい」と聞きました。うちの工場で距離計が足りない現場に使えませんか？要するにカメラだけで実寸の深さがわかるということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究は、

  • 論文研究

表計算の条件付き書式を例から学習するCornet（Cornet: Learning Spreadsheet Formatting Rules By Example）

田中専務拓海先生、忙しいところ失礼します。部下から『スプレッドシートの書式を自動で学習してくれる技術』という話を聞いたのですが、うちの現場でも使えるのでしょうか。要するに現場の手間を減らせるという理解で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。

  • 論文研究

動的後悔と強適応手法（Dynamic Regret of Strongly Adaptive Methods）

田中専務拓海先生、最近部下に「オンライン学習の動的後悔が重要だ」と言われましてね。正直、後悔という言葉がまず怖いのですが、これは我が社にどう関係するのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください、ここでの"後悔"は感情ではなく評価指標です。要はモデルが変わる環

  • 論文研究

ハミルトニアンモンテカルロとスライスサンプリングの統一に向けて（Towards Unifying Hamiltonian Monte Carlo and Slice Sampling）

田中専務拓海さん、最近部下から『HMCとかスライスサンプリングが良い』と言われまして、正直どんなものかさっぱりでして。要するに我々の在庫最適化みたいな意思決定に役立つという理解で合ってますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、この論文はHamiltonian

  • 論文研究

一様ランダム重みが非一様バイアスを誘導する仕組み（How Uniform Random Weights Induce Non-uniform Bias）

田中専務拓海先生、最近部署で「ランダムな重みで初期化したニューラルネットワークでも学習とは別にうまく一般化する」という話を聞きまして、現場的にどういう意味なのか教えていただけますか。導入判断に使いたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、わかりやすく順を追って説明します

  • 論文研究

Evolution-Preserving Dense Trajectory Descriptors（進化保持型密集軌跡記述子）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「映像解析で競争力を上げろ」と言われまして、そもそも何が新しい技術なのか分からないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、映像の中の「動き」をどう捉えるかが鍵ですよ。今日はある論文の考え方を分かりやすく説

AI Business Reviewをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む