【教えその87】世界トップの知能に学んだ「賢くなる方法」その3

From：大富豪の弟子チーム
東京のプライベートオフィスより、、、

こんにちは、
大富豪の弟子チームです。

これまで二週にわたって、

「賢くなる」

ための方法を、
人類が生み出した世界トップの知能、
人工知能から紐解いていくシリーズの3回目です。

ちなみに、これまでの内容は、
過去のブログをご参照ください。

その1
その2

それでは、今回の内容です。

※今回も骨太な内容です。

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オーバーフィッティングを抑制する
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オーバーフィッティング（過学習とか過剰適合とも言われる）とは、

過去のデータ・過去の経験・知識を妄信して
そこからモデル（行動選択の考え方）を導き出すと、
最適なものにならないことがある

というもの（の一種）で、

もう少しわかりやすく言うと、

過去の事例とか自分の経験とかに過剰に適合した考え方をすると
未来で通用しない考え方が出来上がってしまうことがある。

というもの（の一種）です。

そうなってしまう主な原因は、

・データ数が少ない。
・過去のデータが例外的である。

要するに、データが偏っている状態で学習しているということにあります。

つまり、良くないデータ（経験）にピッタリ適合するような
ガチガチな経験則（固定観念みたいなの）を作っちゃうのがオーバーフィッティングです。

このオーバーフィッティングを
抑制する方法は簡単な言葉で言うと、

①データの種類・数を増やす（王道）
②ノイズを除去する
③100点は目指さない

というものが挙げられます。

①はそのままなので説明は省略します。

②に関しては、

例えば、過去の経験がイレギュラー的なものだった場合、
そこで得た情報というのは、他の一般事例からは
大きく外れるものである可能性がある、

だから、そういうデータはノイズデータ（外れ値）なので、
そういうノイズデータが含まれるまま、モデル作成はしない方がベターです。

ただ厳密に言えば、そもそも何をノイズとするかは
経験値と分析力がないと判断が難しいことも多いというジレンマもあります。

ちなみに、人工知能の場合は、
どれがノイズかわからないので最初は複雑なモデルになることがあるが、
段々と学習を進めていくうちにモデルをシンプルにしていく仕組みがあるそうです。

（つまり経験により“学習”し進化するわけです）

ノイズを除去するというより、最初はノイズ込みで考えるものの、
ノイズ込みで考えたモデルの要素のうち、ここ部分はノイズによるものっぽいな？
というような判断がされるわけです。

なので、私たちも最初の頃は、
ノイズの判断は曖昧なものでも良いかもしれません。

極端だと思うものは、ノイズデータとして弾こう
くらいに考えていればOKです。

③は、ざっくりいえば、物事を大きく捉えようということです。

世の中の全ての物事を完璧に説明できてしまうモデルを作るのは無理ですし、
やろうとすると複雑になりすぎるので、できるだけシンプルなモデルで、

できるだけ多くの（色んなタイプの）アウトプットを
表現できるモデルにする（これを汎化とか一般化と言います）。

そのモデルに合わないケースが、
ある程度出てくるのは仕方がないと考えます。

たしか前回のブログで、
状態によって最適な行動が変わる（決まる）と書いたと思うのですが、

そうやって作ったモデルに当てはまらない例外的なケースがあってもそれは許容しよう。

特にデータ数（経験値）が少ないときは、
そこから導き出された経験則に縛られないようにしよう。

このような考えが生まれます。
（さらっと書きましたが、これめちゃくちゃ大事です）

今回の内容をまとめると、
私たちが賢さを獲得するためには、

・オーバーフィッティングという概念を念頭に置き、それを抑制する
・そのための方法は３つある
・①データの種類・数を増やす（王道）
・②ノイズを除去する
・③100点は目指さない

これらを意識し、実践すれば、
より賢さに近づけるというわけです。

来週もまたこのテーマを続けます。

ー大富豪の弟子チーム

PS.
テーマがテーマだけに、話の抽象度がやたらと高くなっています汗
ぜひあなたがいま取り組んでいることに
照らし合わせながら思考していってもらえると幸いです。

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大富豪の弟子チーム

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その経験の中で、彼らが共通して持っている考え方、姿勢、習慣といった
「するべくして成功した理由」があることに気付き、投資のテクニック以前に重要となる「お金と人生に愛される人の成功法則」を発信している。

因みに「大富豪の弟子チーム」には複数のメンバーで構成されていて、様々な角度から成功のエッセンスを伝えていく。