機械学習とディープラーニングの違いを書いてみました。

機械学習とは、出されたビッグデータに対して、その性質と分類結果を出す為の統計的手段。
ディープラーニングは機械学習を含めた統計情報処理の結果をニューロンネットワークを含めた知覚処理に引っかかった情報を摘出する一方、そのスコアリング（正誤判定）を元に、日々、そのフィルター構造を改善するシステムである。
これはマスゴミや文系論客特に上念司氏あたりが間違って思い込んでいる。
人工知能は、最先端の人間はTensorFlowの計算方法を色々変えて実行している。
基本にはモデルがあり、それを成長する戦略がある。
その方針でスコアリングが下がれば、さっさと捨ててマシなモデルを探すと言うのが本筋らしい。
まぁ攻殻機動隊の人工知能の「イドラ」と私が呼んでいるが、あの人工知能の形態は殆ど空想であり、今の人工知能は、少なくともアレとは大分違う。
実は数学の世界の人間が相当困っている様である。
ある人は「測度論」で迷っていて、そのモチーフが出て来ないのだそうだ。
大学の数学・物理・哲学ってのは「発狂」をさせる道具のようなもので、実際年間３万人の自殺者は「発狂の結果：死を選んだ」と言うのが正しいだろう。
実際「イタリア人」からすれば「稀有な例」である。
私は、毎週「小さな村の物語：イタリア」を楽しみにしている。
イタリアってのは、特にローマ付近は「東北」と同じ時間帯である。
だからヨーロッパ人的な考え方より、より「日本人に近い」ように思える。
見れば「カタコンベ」（穴居住宅の埋葬場）みたいな家や、全体が城壁のような街が見えるが、例えば「２４時間耐久レース」の「ル・マン」はレースの頃は日没は２２時で夜明けは０２時である。
それからすれば、ローマの生活は我々の時間帯と実に良く合う。
私は、３万人も自殺させる国がまともとは思えない。
先ず教科書が「糞舐め汚い嘲賤ゴキブリ」を取り上げ過ぎである。
私なら「パパラギ」（アフリカ人が欧米の生活を批判した本）を挙げるし、何より「今の学習が世界の何の役に立つのか？」を言いたい。
ここで「囃子修まらない」の体たらくが出てくる。
私はセンター試験で８２０点を取ったと思っているが、国語は１６３と無様なものだった。
理由は「合理的思考」に「糞馬鹿文化系大学出」の寝言が合わないだけだったのだろう。
私は「公文」に可能性を見ているが、公文は「デッドコピー」を作りやすい。
私は「公文に合わない子供」を相手にする塾を作りたくもある。
他の教育法は公文より下らない馬鹿を作り出す。
公文は「下らなくない」＝寺子屋の基本を通している。
だから、それを下回ると下らんのだ。
それをメカトロに増やせれば？と私は思っているが、カリキュラム問題があるので、会社システムでやるのには無理がある。
そう！文科省が先端教育を邪魔しているのである。
つまり文科省は国民を馬鹿にする省となっているのである。
理解力を糞馬鹿文化系大学出の程度の低い「グラフで線を引く」のは古過ぎて世界では誰も相手にしない。
サポートベクトルマシーンやSoftMax法やサポートベクトルマシーンなどの分析が広まる事が重要だろうが、それを教える教師が居ない。
この手の最新（でもないが）先端（でもないが）は凶惨咒擬（きょうさしゅぎ）とは相性が悪い（＝現実を的確に表現する理論だから、狂惨咒擬は情緒と感情が原動力）
だから、これからも「馬鹿＝糞馬鹿文化系大学出の白痴、低能咒擬」が幅を利かせるだろうが、それを一歩抜きん出るには、データ分析能力が必要だろう。