前回まででGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを身に付いたかどうかは怪しいけれども修了。しかし、速習の「クラッシュ・コース」が終わっただけです。まだまだ「基礎コース」のユニットがあります。今回は「問題のフレーム処理」とな。タイトルは独特な言い回し、でも考え方は腑に落ちるっす。
問題のフレーム処理
前回「クラッシュ・コース」が終わったので、次は応用？と思ったらば、まだまだ基礎コースの続きがありました。今回は「問題のフレーム処理」です、コースの冒頭、TensorFlowのエンジニア様の有りがたいお言葉が引用されていたので、その部分をそのまま引用させていただきます（日本語訳版ね）
形式的な問題フレーミングは、ML の問題を解決する重要な出発点です。問題とデータの両方をより深く理解し、両者の橋渡しを設計して構築する必要があるからです。- TensorFlow エンジニア
お惚け老人が理解したところでは、「問題」を解決しようとするときに、端的には以下の３つどれかになるみたいです。
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- 予測 ML
- 生成 AI
- ML 以外
１や２の中でもいろいろある。けれども、ML使わんでもいい問題とか、そもそもデータが不備の問題とかに、考えも無に頭からぶっこむのは無駄ということなのでしょう。当然じゃね。
今回のユニット（単元？）では、途中に小テストはあるものの、全体の理解度テストや、時間のかかるプログラム演習などはこれなく、淡々と読んでおしまいです。まあ、説かれていることは常識的な内容だと思われるので、引っかかるところもなかったです。ただし、機械翻訳の日本語、毎度のことながら、どうも文節の順番がイマイチっす。国語のセンスのあるヒトは怒り出すかもしれない感じ。怒ってもショウガナイ、機械翻訳だし、と受け流せるなら十分ですが。
ユニットの末の方に、Google様の
へのリンクあり。あまりにありがたいお言葉なので、ついPDFをダウンロードさせていただきました。昭和なお惚け老人にも心に染み入るお教えデス。ダウンロードしたからといって立派な人になれるわけじゃないケド。