{神聖視}{〈GitHub Copilot〉}{機械学習}=}(3)

{あれK#D657/B171}

Tackle a bug, or learn how to use a new framework without spending most of your time spelunking through the docs or searching the web.

えぇ……それはちょっと機械学習を神聖視しすぎというか,あまりにも危険では。
と思ったけど,すでに自動運転車に乗るのに免許は要らないとかいう議論が邦外問わずマジメにされてる以上,この流れは仕方無いのかな……。
ただこれ,「私はこの技術を使わない」という姿勢を取っていてもあまり効力がないのが恐ろしいのよな。歩道を歩いてたら自動運転する車に轢き殺される,みたいな感じで。たとえば学校の提出物管理機構が機械学習製の論譜で動いていて,原因不明の不具合で今までの研究成果が全部消失した,みたいなことが起きそう。
「人の手で書かれたものでも同じ不具合が起きる」けれども,責任の所在は明白。2021-11ごろに起きたHP社が京都大学の譜類を消し飛ばした案件でも,「なぜ不具合が起きたか」という点と,誰が謝るべきか=責任の所在が明白だった。これが機械学習によるものだったら……。

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{機械学習}=}(1)

{機学 K#D657/DA89}

機械学習の略称。

誰も使っていなさそう。というか一般に通用する「機械学習」の略称はないの? みんなML呼び?

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{機械学習}=}(1)
{特徴量}{『仕事で始める機械学習』}{機械学習}=}(3)
{〈Googleレンズ〉}{〈iOS〉}{同定}{特定}{機械学習}=}(5)

{〈Seek by iNaturalist〉 K#D657/0AAE}

https://www.inaturalist.org/pages/seek_app

https://apps.apple.com/jp/app/seek-by-inaturalist/id1353224144

所感

街中の街路樹の種を特定しようと試みたが,判断がかなり慎重であり,ほとんど種を判別できない。
同定の正確性に拘っているせいかもしれない。それはまあ,非難すべきではないだろう。


接触元

2022-03-09

そしてSeekは2000万枚以上の写真で学習した機械学習モデルを使い
あなたの周りの植物や動物を瞬時に特定します

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{〈合同会社DMM.com〉}{分割実行試験}{機械学習}=}(3)
{}{機械学習}{神経網}=}(3)
{機械学習}

{}