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はてなキーワード: モデルとは
三菱UFJリサーチが出したサマリレポートにブクマが集まっているのだが、
『地政学リスクの全体像の整理 | 三菱UFJリサーチ&コンサルティング』
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.murc.jp/library/economyresearch/analysis/research/report_240528/
そこで「よくまとまっている」とかコメントしてるブクマカが数人いて失笑するするしかない。なんだよそのエラソーな態度はｗ
そもそもネットで国際関係に関して調べる時、膨大なゴミ情報が掛かり易いわけだ。だからこういう金融系シンクタンクのレポートが出てくるまで検索を続ける、出てくるまで検索式を変えてみるっていう風に一定の基準とされる事が多いもんだろ。
大学のレポートでどっかのインフルエンサの動画を参照したとかネットで活躍する誰それのメルマガ参照とか書いたらリジェクトされるし、仕事でやったら馬鹿のレッテル貼られて渉外的な仕事からは一生干される。そういう意味で安牌なのがこういう金融系シンクタンクなわけだ。
仮にその予想や分析が間違っていても格好はつく。
特に今回みたいな「地政学リスク」を論じる時には重要だ。何しろこの10年の日本で「地政学」と来たら新聞も読まない馬鹿向けコンテンツとして有名だ。
なんでそうなるかというと、元々日本での地政学アゲの元祖は90年代の福田和也で、反米＋知的スノビズムなのよ。
一方で80年代末に急な円高による海外旅行ブームと対米貿易摩擦があった。これに刺激されて「国際的」というのがバズワード化して、多くの大学に「国際学科」なんかが雨後の筍のように出来たのだが、元が必要に迫られた国際化なのでこれ以後特にビジネス教養として国際関係が重要視されるようになった。
この「国際政治と国際経済を中核とした常識化した教養」が無い人にとって「地政学」とやらはもの凄く魅惑的で、それらの踏まえなきゃならん常識を無視して、他国の本質も見えるし物事が明瞭に見える。
なんでそんなに明瞭に見えるかって言えば、白紙だからだ。白紙に線引きゃ明瞭だし自由に引ける、A国の隣にB国がある、とか中国の概要進出をブロックする形で日本列島がある、とかそういう目で見て直ぐに判るような事ばかりで構成される。
「本質が見える」「よくわかる」というのは、単純にその対象の事を全く知らないという事はしばしばである。
でも普通の人にはそうは出来ない。各国の産業の構成グラフとか、輸出入品目の図、国の成長度合いと関税品税率、航路、貿易協定の線とか、世界地図上はごちゃごちゃしてる。そこでカッコ付き「地政学」で使われてる地図図示されても「今は帝国主義じゃねーし」で終わりだ。「中国の海外進出の蓋になってる日本列島」の図を見ても「いや、中国は海洋条約に対して大陸棚方式を主張してるし」とか「11段線の元は民国の9段線とかなんとかでそれを一国主義に基づいて反射的に主張したのが最初だから…」とか余計な事を考えてしまう。
それらの知識に消しゴム掛けなきゃ「地政学」の線を引けないんだが、正直、元の記述より重要なの？この線は？って感じでリーチしないんでありますな。
そもそも現在現役の地政学講座なんかがあるのは多分英国の幾つかの大学くらいではないかな？麗澤大学とかハッピー・サイエンス・ユニバーシティにはあるかもしれないが。
そうなると議論で踏まえるべき「正統」も無いって事になるので、余計に白紙に線を引く自由度は上がる
さて一方で「地政学リスク」というのはシンクタンクや国際政治論なんかの頻出ワードだ。国家間の地理的条件が政治的緊張を産み、戦争リスクや経済リスク、世界的な不安定さに繋がるって意味で、かなりカジュアルに使われる。
こういう地政学リスクを扱う場合、ネットとか本屋の一階、特にマンガサブカルコーナー寄りの平積みとかブックオフの200円コーナーとかで情報誌仕入れようとすると、どうしても俗流「地政学」の方を引いちゃう可能性あるわけよ。
そういう時は検索式を工夫したりして、首記の金融系シンクタンクが出てくるまで頑張るっていうのが恥をかかない為のハウトゥなわけだ。
でもブクマ見ると地政学と地政学リスクを混同している人は結構いるし、それよりも目立つのはウエメセで「よくまとまっている」だ。
あのさ、これってどういう風にまとまっているかって言えば、「ネットのゆっくり地政学とかで言ってる事が書いてある」って事でしょう？そういうのと区別する為に金融系シンクタンクなどを引くものなんだよ？？
因みにシンクタンクだけだとこれもダメだ。というのもネットでおかしな言論商売してる奴っていうのはみんなシンクタンク名乗ってるのでな。
はてなのこういう常識が無いせいで間抜けな情報に踊らされてるのに偉そうな態度などは外から見るとかなり目立つし結構滑稽なんだよ。
コロナの初期に社会免疫論デマに乗っかってしまい、内容を理解してないのに「SIモデルがー」と挙って言ってたのも超害悪だったし、その後はPCRデマに乗り換えてウジウジ言い訳してたのも超害悪で溺れる者藁をも掴むの典型だった。
暇コラボ事件では盛り上がったのに暇が全然成果上げないのでいつの間にか女叩きにスライドしていって、数か月間もホッテントリの1/3が扇動的な男女論と女叩き、男性差別論という状態を出来させていた。
で、いつもそんな時にやたらイキってるのが特長で、馬鹿晒してイキってる、というのがはてなのイメージになっている。
もういい加減努力もせずに知的に背伸びしてイキるのは止めるべきだし、ソーシャルブックマークなのだから踏まえるべき基礎的なコンテンツをブックマークするようにせんといかんだろ。
子供の頃から姉が怖かった。いろいろと小間使いのように要求をしてくる。いうことを聞かないとすねて怒るし、いつもわたしが悪いような言い方で責めてくる。あれをもってこい、これをよこせ、洗濯物をたため。要求を全て飲まなければ、キレられる。だから要求を飲む以外の選択肢を取ることは許されない。私はこの人と一生付き合っていかなくてはならないのかと、怯えていた。自分にとって最も年齢の近い女性のモデルケースであるところの姉という存在。それは怖くて理不尽で理解し難いものであった。
今、私は女性（というか他人）を理解できない。基本的に言われた要求を全て飲まなければキレられるという強迫観念がある。だから好き放題言われ、言うことを聞き、そしてナメられる。これまではヘラヘラしていればよかったが、最近は年齢とともにある程度リーダーシップを求められており、女性に限らず他人に言うとを聞かせたり自分の主張をしたりしなければならなくなってきた。これはとてもつらいことだ。どうせわたしか言うことなど誰も聞かないし、相手の言う事を聞かなければキレられるか嫌われる（と自分は思っている）のだ。
どうすればこのトラウマを克服できるのだろう。姉と話し合ってみるしかないのだろうか。子供の頃と変わらず理不尽でキレやすい姉と。。
モデルAは特徴量を10000個使っていたが、追加で4000個の特徴量を付与したモデルBを作ったとする。
モデルAとモデルBをテストデータを使ってテストすることも可能だが、使用感を確かめるなどの目的の場合は、入出力を明確化してデモにするとわかりやすかったりする。
例えばそれは「検索エンジン」のモデルだったりするわけだが、モデルAとBを切り替えるボタンを検索エンジンのデモに用意しておき、検証可能にしておくのである。
具体的には、検索クエリを入力し、その結果をモデルAとモデルBで比較できるようにするということだ。
それにより、各モデルがどのように異なる結果を生成するか、また新たに追加された特徴量が結果にどのように影響を与えるかを直接確認できる。
ただし、このデモを設計する際には、結果を解釈するのを助けるために、各モデルの主要な特徴と動作原理についての説明も提供する。
朝ドラ（基本オリジナルでありモデルがいたとしてもあくまで「元ネタ」であって改変OK）の違いも知らんのか
今の朝ドラは「現役弁護士ですら知らないようなマイナー史実を持ち出してくる（それだけ脚本家が勉強している）」のを弁護士から褒められてたのは見たが
モデルのラブリから性被害にあった女性マネージャーの訴え↓なんて、力関係を利用した性犯罪なのに、世間でもはてブでも増田でも一切取り上げられずにスルーされてたぞ
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/b0a818f41fadd4561a3d40ecddd12404ea6d7de7
bingchatとやりとりして、審査のレポートをどうかくべきかが定まってきた。
要するに、どれだけ中身をよまずにかけるかってこと。よまなくてもかける。これが理想というか生命線。
採用したモデルの妥当性というか立ち位置みたいなものに言及すると
いいみたいなことを示唆された。たしかにこれだと よまなくてもいけそう。
あとは強みにふれる・・・うんぬん だけど、これは アブストラクトがあるので、そこから
あとマテメソを詳しくした方がいい的なこと
あとは、The study design and operationalization of conceptsがらみで
いくつかの個所でoversimplification of complex conceptsのきらいがあるってなこと指摘しとこう。
具体的にどこやねん？については かかない
あとは、データサイエンス界隈で汎化性能とか交差検定とかいっているやつにかんすることか？
うちの分野ではこういうチェックやらないので、データサイエンスの文脈でいうところの汎化性能などに
あたる考察をくわえたほうがいい的な書き方で茶を濁そー
”財政政策が足りなかったなんて言っているリフレ派は殆どいなかったと思う” うんそうですね。
2014年に物心ついていなかった増田に親切で教えて差し上げますけど
https://wedge.ismedia.jp/articles/-/3650
第2の矢の再考を
「小泉政権下の金融緩和と緊縮財政の組み合わせという政策が成功したことを再認識すべきだ。」
「金融政策だけで景気刺激効果があるのだから、財政政策を発動しなければ、財政状況は必ず改善する。景気が良くなって税収が増えるのだから、財政支出を増やさなければ財政赤字は減少する。（略）」
「マンデル＝フレミング・モデルというものがある。政府支出の増大が金利を引き上げ、金利の上昇が為替を増価させて輸出を減少させ、結局、政府支出の景気刺激効果が、輸出減少の景気抑制効果とキャンセルアウトして、結果的に政府支出の増大が景気刺激効果を持たないというモデルである。」
「金融緩和も行っているので、金利は安定し、為替も低下しているが、公共事業をしていないときに比べて為替の低下が小さい。公共事業を抑えておけば円安がさらに進んでもっと輸出が伸びていたはずである。」
原田泰氏（後の日銀審議委員、リフレ派）は『公共事業が持つ景気抑制効果』というタイトルで”公共事業を抑えておけば円安がさらに進んでもっと輸出が伸びてもっと景気が良くなっていたはず（だから政府の支出は減らせ、緊縮財政しろ）
と言っていたんですよ。
つまり原田泰氏（後の日銀審議委員、リフレ派）は「財政政策が足りなかった」とは言っていない。財政政策が多すぎる、と言っていたんですね。
今や、「木村花が死んだヤバイ番組」としか認識されていない「テラスハウス新東京編」
五輪の話題で思い出したのだが、新東京編は東京五輪にあわせたロケーションだった
五輪に出るような精鋭は流石に招けなかったものの、スポーツ色の強い人選が行われ、入居者にはプロバスケ選手の田渡凌、プロサーファーの金尾玲生がいた
リアルタイムと配信までにはタイムラグがあり、目撃情報や当事者のSNS発信から「ネタバレ」が発生することもあった
田渡の試合にテラスハウスの出演者と撮影スタッフが入り、「テラハの人たちがいた」と盗撮写真がSNSにうｐされその中にピンク髪の目立つ女がいた
配信にまだ出ていない新しい入居者ではないか、あの派手髪はモデルかなにかかと話題になっていた
そこへ、プロレス事務所スターダムがこれからの機運を語るインタビューで「PRの一環でうちの子をテラスハウスに出演させる」と語り、木村花だと確定した
テラスハウス出演者は、「手っ取り早く知名度をあげたい」「なにか面白いことしたい」と自主的に応募する人だけでなく、芸能事務所などに所属し事務所命令で無理矢理出されるパターンも多い
生活に密着され恥ずかしいところも晒され、それらを大物芸能人らに副音声で逐一ツッコミを入れられるというのはけっこうなストレスで、出演自体嫌だったと後から吐露した者も複数いる
五輪にあわせて事務所命令でテラハに出演した木村花には、出演を拒否する自由もなければ撤退する自由もなかった
恋愛なり仕事なり「映えるシーン」を撮ってもらえればお役目完了で撤退、また番組作り自体があわないのか映えなくても数話で消える人もいた
木村花は8ヶ月ぐらいおり、終盤はハウス内で最も古株の牢名主のようになっていた
PRし続けることを望む事務所に撤退を許してもらえなかったのだろう
五輪を楽しみにしていた当初から、コロナの流行り始め、プロレス興行も中止続き、五輪も延期、そんなコロナ禍が克明に映されていた
興行できない分ほかでPRしなければならない、だから木村花はテラスハウスから出られなくなった
そしてSNSは怖いし苦手だと語り事務的な仕事報告にしか使っていなかったのに、コロナ中のPRとしてSNS宣伝部長を任され業務として毎日更新するようになった
「なんでこの人ダラダラずっとテラハにいるんだ」「入れ替えてもっと可愛い子に枠渡せ」と長期滞在への不満はSNSでストレートに木村花にぶつけられるようになった
個人的にSNSをやっているだけなら垢削除して逃亡というのも身を守る手段だが、仕事でやっているのでそれもできない
木村花はただ大人しく中傷を受けていただけではなく、派手なレスバもやっていた
レスバは新たなレスバを産み炎上を繰り返し、テラハなんか見てない層にも広がり、木村花がブサイクに見える瞬間やキツイ発言をしている瞬間の切り抜き動画が未視聴者にまで拡散された
テラスハウスは世界的に人気の番組なので外国語でも大量に罵倒が飛ぶ
それは集客にもなっていた、だから番組からもSNSからも逃げられない
リストカット画像を載せたり、心配した祖母が会いに来たことについて「世界中から嫌われてる孫でごめん」と書いたり、メンタルを病んでいった
露出の多いプロレスラーがあれだけ深く大量に腕を切ったら仕事に障りがあるので、拾い画像によるフェイクでアンチを威嚇しているんだ、とアンチはますます加速
実際に木村花はリストカットをしていたし、コロナがどこまで続くかわからなかった当時にもう仕事は再開できないかもしれないと思っていたのだろう
木村花の自殺はネットの誹謗中傷問題と直結して語られコロナ禍における有名人の連続自殺騒動からは外され気味だが、コロナは大いに関係あったと思うよ
はい、交差検証法はホールドアウト分割を繰り返し行う手法です。
## 交差検証法の手順
1. データセットを複数のフォールド(部分集合)に分割する。[1][2]
2. 1つのフォールドをテストデータ、残りをトレーニングデータとしてモデルを構築する。[1][2]
3. テストデータでモデルを評価し、評価指標(精度など)を記録する。[1][3]
4. 2と3を、すべてのフォールドが1回ずつテストデータになるまで繰り返す。[1][2]
5. 各フォールドでの評価指標の平均を最終的な評価値とする。[1][2][3]
つまり、交差検証法はホールドアウト分割(トレーニングデータとテストデータに分割)を複数回行い、その結果を平均化することで、より信頼性の高い汎化性能評価を行う手法なのです。[1][2][3]
この繰り返しによって、特定のデータ分割に左右されずに、より客観的な評価ができるというメリットがあります。[1][2]
代表的な交差検証法には、k分割交差検証やLOOCV(Leave-One-Out Cross-Validation)などがあり、データ量に応じて使い分けられます。[1][2]
Citations:
[1] https://shoblog.iiyan.net/cross-validation/
[2] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E6%A4%9C%E8%A8%BC
[3] https://qiita.com/RyutoYoda/items/4ca997771e99d6c39ddb
[4] https://aiacademy.jp/media/?p=263
はい、Kaggleのようなブラックボックスのリーダーボードで評価する現場は存在します。
機械学習モデルの評価には、一般的に以下の2つの方法があります。
1. **ホールドアウト評価**: 学習データを訓練データとテストデータに分割し、テストデータでモデルを評価する方法。[1]
2. **ブラックボックス評価**: 評価用のデータセットが公開されず、サーバーにモデルを提出して評価される方法。Kaggleのコンペティションがこの方式。[1][2]
つまり、Kaggleのようなブラックボックス評価は、機械学習の様々な現場で採用されている評価方式の1つであり、特に実運用に近い評価が求められる場合に有効な手段となっています。[1][2][3]
Citations:
[1] https://qiita.com/Shun_PI/items/896d05ed9689f4b24347
[2] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/kaggle-competition/
[3] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/signate-competition/
[4] https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/8707
[5] https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2023/RR/CRDS-FY2023-RR-02.pdf
## 概要
提示された文章は、機械学習モデルの評価方法に関する重要な指摘を含んでおり、おおむね正しい内容だと言えます。
## 詳細
### 精度基準の設定
## 総括
提示された文章は、機械学習モデルの評価における重要な原則を適切に指摘しており、おおむね正しい内容であると言えます。モデル評価の際には、これらの点に留意する必要があります。
