３月３日、日曜日。
テキストをひと通り読み終え、問題集を終えた。
あと『AI 白書 2019』にも目を通しておくか。
少し余裕がある感じだ。
昨日、問題集出版記念イベントに参加して、
もう合格したような気分でいる。
３月４日、月曜日。
SNS眺めてたら、Study-AIが公開している模擬テスト225題を見つけた。
復習のつもりでサクッとやっておくか。
そう思って、スマホでやり始めたら、
こりゃ、ダメだ・・・
余裕がいきなりあせりに変わった。
知らないことが多すぎる。
それにわかっているつもりのことでも、
違う聞かれ方をされたら、答えられない。
つまり、ぜんぜんわからないのだ。
このパターン、いちばんヤバいやつ・・・
原因はわかる。
Ｇ検定では、数式やプログラムなど技術的なことは問われない。
だから、数式やプログラムは避けて、
語句の意味だけピンポイントで覚えているから、
技術そのものの意味や全体の流れが見えていないのだ。
このまま勉強していくとどうなるか？
模擬テストの問題文でわからない語句を、
ネットで調べて、ノートに書いて、暗記して、
多分、３周目あたりで全問正解できるようになる。
それでいいじゃん！
よくない！
ぜんぜんよくない！！
なぜか。
それは、
例題や問題集の問題は完璧に解けるけど、
初見の試験問題に歯が立たないように自分を学習させてしまっているから。
それって、まさしく「過学習」⁉️
ディープラーニングが過学習の問題で下火になったときは、
ジェフリー・ヒントン教授がブレークスルーのきっかけをつくった。
わたしの脳の過学習はどうする❓
３月６日、水曜日。
ネットで調べまくって、3周目で225題ほぼ全部解けるようになった。
訓練誤差は小さくなった。
汎化誤差を小さくするにはどうすればいい？
教えて、ヒントン教授！！
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