目的
機械学習等 自分がわからなかった単語等があればGPTに聞いてメモして置こうのページです
なおハルシネーションには注意
村 is God
プロンプト
これから私が用語を入力するたびに
おじいちゃんにも分かりやすくなるように用語を解説してください
用語集
オーバーフィッティング
解説
オーバーフィッティングをおじいちゃんにも分かるように説明するなら、こんな話をします。
想像してみてください、おじいちゃんが昔からよく使っている道具があります。それはおじいちゃんの手にぴったりと合っていて、おじいちゃんしか上手に使えない特別な道具です。この道具は、おじいちゃんの家の周りの特定の作業には完璧に機能しますが、もし他の場所や少し違う作業に使おうとすると、全然うまくいかないかもしれません。
ここでの「道具」は、あるデータに対して学習したモデル（パターンを学ぶためにコンピューターに教え込むもの）を指します。「おじいちゃんの家の周りの特定の作業」は、そのモデルが学習したデータを指し、「他の場所や少し違う作業」は、新しい、見たことがないデータを指します。
オーバーフィッティングとは、そのモデルが学習データに対してあまりにも完璧に合わせてしまい、新しいデータや少し異なる状況に対応できなくなることを言います。つまり、モデルが学習データの「特殊な状況」にのみ上手く対応できるようになり、それ以外の状況ではうまく機能しない状態のことです。
このように、オーバーフィッティングは、モデルが学習データに対して過剰に適応してしまうことで、新しいデータや未知の状況に対する柔軟性が失われてしまうことを意味します。
ドロップアウト
解説
ドロップアウトをおじいちゃんにも分かりやすく説明するなら、こんな話をします。
おじいちゃん、ある日、おじいちゃんがいつものように畑で野菜を育てているとします。でも、今回は少し違った方法で試してみることにしました。いつもは全ての野菜に水や肥料を均等にやっているけど、今回は一部の野菜にだけ集中して、その他の野菜は少し休ませることにしました。次の日には、前日に水や肥料をやらなかった野菜に集中して、前日たっぷりと世話をした野菜は休ませます。この方法で、畑全体の野菜たちが均等に成長し、強く健康になるように促します。
ドロップアウトとは、コンピューターが学習するときの一種の「休ませ方」です。コンピューターがあるタスクを学習する際に、多くの「ネットワーク」（これはおじいちゃんの畑で言うところの野菜たちです）を使います。ドロップアウトは、学習の各ステップでランダムに一部のネットワークを「休ませる」ことによって、全体のネットワークがより強く、効率的に学習するのを助けます。これにより、ネットワーク全体が一つの部分に依存しすぎることなく、問題をより柔軟に解決できるようになります。
簡単に言うと、ドロップアウトは、コンピューターの学習過程で「一部休ませ、他を鍛える」ことで、全体としての学習能力を高める方法です。これは、おじいちゃんが畑の野菜をうまく育てるために工夫するのと似ています。
アンサンブル学習
解説
アンサンブル学習をおじいちゃんにも分かりやすく説明するなら、こんな話になります。
おじいちゃん、村の大きな問題を解決するために、村の人たちが集まって話し合うことを想像してください。一人ひとりが少し違う意見やアイデアを持っています。それぞれの意見だけでは問題の完璧な解決策にはならないかもしれませんが、みんなの意見を聞いて、それぞれの良いところを組み合わせることで、最終的には村の問題を解決できる最良の答えを見つけることができます。
この話での「村の問題」は、私たちがコンピューターに解かせようとしている難しい問題です。「一人ひとりの村人」は、それぞれ異なる方法でその問題を解決しようとする小さなモデル（プログラム）です。「みんなの意見を組み合わせる」ことは、これらの小さなモデルの答えをうまく組み合わせて、より正確で強力な解決策を得ることに相当します。
アンサンブル学習では、多くの異なるモデルを組み合わせることで、各モデルの良い点を活かし、弱点を補います。これにより、一つのモデルだけを使うよりも、より良い性能を発揮することが多いのです。つまり、みんなで力を合わせると、一人ひとりが単独で行動するよりもずっと良い結果を出せる、ということに他なりません。
BERT
解説
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）をおじいちゃんにも分かりやすく説明するなら、こんな話をします。
おじいちゃん、昔の村での会話を思い出してください。村の人たちは、話すときに言葉の意味を理解するために、その言葉が話された前後の文脈を自然と考慮していました。例えば、「銀行に行く」と言った時、その「銀行」がお金の話なのか、川の堤防の話なのか、話の前後の内容で理解していたわけです。
BERTは、このような文脈の理解をコンピューターにもたせる技術です。従来の技術では、文の中の単語を一つずつ、または片方向からしか考慮できませんでした。しかし、BERTは文章を丸ごと、両方向から読み取ることができます。これにより、単語一つ一つが文中でどのような役割を果たしているのか、前後の文脈を考慮しながらより正確に理解することが可能になります。
例えば、コンピューターが「銀行に行く」という文を読んだ時、BERTを使うと、その「銀行」が金融機関を指しているのか、それとも川の岸辺を指しているのかを、文脈から判断できるようになるわけです。これは、村での会話のように、言葉の意味を文脈から理解する能力をコンピューターにも与えることを意味します。
簡単に言えば、BERTは文章全体を通して、単語の意味をより深く理解しようとするコンピューターのための技術です。これにより、検索エンジンが質問に対する答えを見つける能力が向上したり、言語を使ったさまざまなタスクをより正確にこなせるようになります。
Positive instance と Negative instance
解説
おじいちゃんに「Positive instance（肯定的な例）」と「Negative instance（否定的な例）」を説明するなら、こんな風に話すといいでしょう。
おじいちゃん、あなたが畑でリンゴとナシを育てているとします。ある日、お孫さんがどの果物がリンゴでどれがナシかを学びたいと言いました。そこで、おじいちゃんはリンゴを指して「これはリンゴだよ」と教え（これが「Positive instance」、つまり肯定的な例）、ナシを指して「これはリンゴじゃないよ」と教えます（これが「Negative instance」、つまり否定的な例）。お孫さんは、リンゴの例（肯定的な例）を見てリンゴがどんなものか学び、ナシの例（否定的な例）を見てリンゴではないものがどんなものかを学びます。
この話で、「Positive instance」はお孫さんが学びたい対象（この場合はリンゴ）の正しい例を指します。これを見ることで、お孫さんはリンゴがどういうものかを理解します。「Negative instance」は、学びたい対象ではない例（この場合はナシ）を指し、これを見ることで、リンゴではないものがどういうものかを理解するのです。
コンピューターや機械学習の世界では、このようにして「肯定的な例」と「否定的な例」を使って、コンピューターにあるものを識別させる方法を学ばせます。つまり、何が目的の対象であるか（Positive instance）、何が目的の対象でないか（Negative instance）を示すことで、コンピューターは正確に対象を識別できるようになるのです。
今ここまで
ある論文を読むときにわからなかったので解像度があがったきがします
思い出すたびに追加していきます