来月3日 / 4日にあるG検定に向けて、対策資料作りました。
今回は〇〇の定理系のものを一覧。
ノーフリーランチ定理
あらゆる問題を解くことができる万能な機械学習モデル・アルゴリズムは存在しないと主張する定理
みにくいアヒルの子定理
「普通のアヒル」と「みにくいアヒル」の区別はできず、類似性が同じになるという定理
仮定がないと分類はできないため、何らかの仮定に基づいて主観的に特徴量を選択することが必要ある。
バーニーおじさんのルール
学習には調整が必要なパラメータ数に対して、最低でもその10倍以上の訓練データが必要であるという経験則
モラベックのパラドックス
高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要するというパラドックスのこと
コンピュータにとっては、高度な知性にもとづく推論よりも1才児レベルの知覚や運動のスキルを与える方が遥かに難しい、もしくは不可能である
ムーアの法則
半導体の性能と集積は18ヶ月ごとに2倍になるという経験則
知識獲得のボトルネック
人間が持っている一般常識は膨大なため、それらの知識をすべて扱うことは困難なため、コンピュータが知識を獲得する難しさのこと
ヒューリスティックな知識
探索に利用する経験的な知識のこと
人工知能では組み合わせの数が膨大で網羅的な探索はコストがかかりすぎるため、ヒューリスティックな知識を利用することで探索を短縮する。