MASAOKA

アスペルガー的発想からの独り言から、進歩しました。 https://sns.masaoka.jp/

人工知能

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ここ最近、深層学習の人工知能を作っているが
色々な学習方法があるが、バラバラに実装すべきなのか
それとも、美味しいところどりのハイブリットなシステムにすべきか
検討中

何に使うのかというと、やはり金融と、医療

すぐ使える物は、やはり、クラスタ分析だろう。
簡単にいうと、分類になる。Yes か No かの分類で
投資だと、買いなのか、それとも、売りなのかっていう判断だ。

その性能を測定するには、感度 と 特異度 で

感度は、陽性と判定されるべきものを正しく陽性と判断する確率。
証券取引の場合だと、上がる株を、正しく、上がる株だと、判断する確率だ。

感度が95%の場合だと、100症例の病気のうち、95症例を病気と正しく診断したということになるが。ここで、異常がない人も、全員、病気と診断した場合だと、95%でも、優秀ではないということになる。

そこで、特異度のチェックで、今度は逆の陰性のものを正しく陰性と判断する確率ということ。証券の場合は、下がる株を正しく下がると判断する確率となる。

人間の判断では、たまに、天才的な人がいて、ほぼパーフェクトに正しく判断できる人もいる。まさに神様級っていうやつ。

誰でも、簡単に使える実用的な人工知能っていうやつを開発している訳だ。

今度のMMM研究会あたりで、このネタって、どうでしょう。

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