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「必要なルールを全部システムに記述できればいい」が前回のAIブームの失敗で，「必要なデータを全部システムに食わせればいい」が今回のAIブームの失敗になるかもしれないですね．
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「深層学習」を「再帰的一般化線形モデル」って呼んでしまったらブームが終わりそうな気がしている
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良くある「年収は正規分布に従わないので平均だけ見てもしょうがない」という話は驚くほど今の機械学習応用の問題点を指していると思います．平均値みたいな過度に要約された値を堅固なファクトであるかのように扱い，背後にある構造を無視してしまえば，ほとんど無意味な結論に向かって行きます．
統計・機械学習・AIのブログ書いてます。主にベイズ学習をいじって遊んでいます。
「ベイズ推論による機械学習入門」「ベイズ深層学習」著者
確率モデル、深層学習、強化学習、データサイエンス、人工知能、汁なし担々麺、ねこ ＊発言は個（略