オッカムの剃刀

オッカムの剃刀とは哲学者オッカムの「ある事柄を説明するためには、必要以上に多くを仮定するべきではない」という考え方です。

これは物事を説明する上全てにおいていえますが、機械学習に落とし込むと同程度にデータを説明することができるならより単純なモデルにするべきであると考えられます。単純なモデルにするためにはパラメータの少ないものにする、より平滑なモデルにするといったことがあります。

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クイズ

以下の選択肢から機械学習における「オッカムの剃刀」という考え方に最も適したものを一つ選べ。

1.学習に時間をかけすぎてはいけないという考え。
2.より良いモデルを生成するためには、より多くの訓練データを用意する必要があるという考え。
3.いくら精度の高いモデルを生成したとしても、人間には敵うことはないという考え。
4.同程度の精度を誇るモデルの中では、より平滑なモデルにした方がいいという考え。

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オッカムの剃刀という考え方は「物事を説明する際には、必要以上に多くを仮定するべきではない」というもので、これを機械学習に落とし込んで考えると、同程度の精度を誇るモデル同士では、よりパラメータの少ない、平滑なモデルにするべきであるいう考えになります。よって正解は選択肢4です。
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