Mr.∅の数学と古美術

数学講師が語る数学と古美術、「数学語」・「数学的文法」で日本の数学教育を変えたい!

同じようなデータを使って,同じ枠組みで人工知能を作っても,うまくいくとは限らない不思議

人工知能の仕組み,ご存じですか?

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たとえば,離職者発見AIを作るなら,過去のデータ

y=「●年以内に退職したか,Yesなら1,Noなら0」

x_1=遅刻率

x_2=早退率

x_3=社内人間関係の良好さ

x_4=給与額

x_5=年齢

x_6=自宅と勤務地の距離

……

といったものを集めます.

x_1~x_nからyの値を推定する関数を作るのです.

いくつもの関数を融合(合成)して作るのですが,その個数が多いと,ディープラーニングと呼ばれます.

 

私は毎月,あることを推定するAIを更新しているのですが,同じようにやっても,

毎月,できあがるAIの精度が変わってくるのです.

高精度を目指しているわけではなく,人の判断を補う程度のものを作っているだけです.それでも,精度がかなり乱高下します.

 

単なる数学の問題ではない何か(相性のようなもの)があるのですよね.

不思議です.