305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 検閲データからの誤学習（Mislearning from Censored Data: The Gambler’s Fallacy and Other Correlational Mistakes in Optimal-Stopping Problems）
1未満 分で読了
1 views

検閲データからの誤学習

（Mislearning from Censored Data: The Gambler’s Fallacy and Other Correlational Mistakes in Optimal-Stopping Problems）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海さん、最近部下から「学習データが偏っていると人は変な学習をする」と聞きまして、これがウチの工場の現場にも関係する気がするのですが、要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡潔にいきますよ。結論を先に言うと、観測されるデータが途中で途切れると、人は誤った相関を学んでしまい、現場での意思決定が一貫して保守的になりうるんです。

田中専務

観測が途中で途切れる、ですか。現場で言うとどういうことになりますか。検査で不良が出た時だけ続きを見ないような話でしょうか。

AIメンター拓海

良い例示ですね！その感覚で合っています。もう少し端的に、ポイントを三つに整理します。第一に、観測が

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

論文研究シリーズ
前の記事
頑健なブラインドデコンボリューションとMirror Descent
（Robust Blind Deconvolution via Mirror Descent）
次の記事
指紋ベース屋内位置推定の学習関数
（Learning the Localization Function）
関連記事
大規模言語モデルは人間の事実確認を助ける—ただし納得させるほど間違っているときは例外
（Large Language Models Help Humans Verify Truthfulness—Except When They Are Convincingly Wrong）
時間的積ネットワークにおける複合類似細胞の出現
（Emergence of Complex-Like Cells in a Temporal Product Network with Local Receptive Fields）
NCRFトランスデューサによる系列ラベリングの革新
（NEURAL CRF TRANSDUCERS FOR SEQUENCE LABELING）
パラメトリック時相論理を用いた安全制約の同時学習と安全強化学習
（Concurrent Learning of Policy and Unknown Safety Constraints in Reinforcement Learning）
過去と未来を橋渡しする：インクリメンタル物体検出における情報非対称の克服
（Bridge Past and Future: Overcoming Information Asymmetry in Incremental Object Detection）
ローカル方向分散による頑健かつ効率的な境界点検出法
（A Robust and Efficient Boundary Point Detection Method by Measuring Local Direction Dispersion）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Research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