【パターン認識ラジオ】11-3 人類とAIの知能の限界

The Best Energizerや、学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。 ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！ リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。 縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！ 毎日テストで、もちろん毎回のIGDも採点対象ですが、最終週には予告しておいた問1と問2（もしかしたら問3も）に問うて答えてもらいます！ 期待損失　E[ \ell (Y, g(X))] = \int \ell(Y, g(X)) p(X, Y) dXdY これは神様しか分からない。 人類にとっては一生分からない期待損失を最小化させる分類器、それがベイズ分類器。 人類が分かるのは、期待損失の近似値、経験損失。 経験（データ数）を増やしていくと近似が良くなる。 0-1損失は不連続（離散）なので、計算機にとっては最適化問題がめんどくさい。 0-1 lossを連続関数で近似してみよう！ ではまた！

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