授業ノート　20200130

2月6日24:00まで再提出可能

scrapboxの今後の扱いについて

owner権限を各自に移譲→settingのownerのところを変更

scrapbox情報整理術

梅棹貞夫「知的生産の技術」

テーマ5：機械学習＆テーマ6：進化計算

ニューラルネットワーク、進化計算、fuzzy systemなど→計算知能（Computational Intelligence）

ソフトコンピューティング：プログラミングする「ハードコンピューティング」に対して正確さと精密さを多少犠牲にしても複雑な問題を解決する手法

計算知能から得られる示唆：

生物からのアナロジーで着想された手法→実生活や仕事等にも応用可能

過学習：ノイズや不完全に偏ったデータなどに「合わせすぎる」

進化計算・群知能

多様性が大切→多様性がないと局所解に陥る

めざすのは大局解

探索（exploration）と活用（expoitation）のジレンマ

最適化、多目的最適化

評価関数の設定がキモ

評価関数＝価値観の具体化

評価関数にようって結果（個体の選択）が変わる

評価関数が、本当に「目的」を表現できているか？

人事評価、成績評価など、一般的な「評価」も同じ

「測りすぎ」なんでもかんでも測定して、そのエビデンスに合わせてしまう

多目的最適化→パレート最適解

多くの価値観を考慮した意思決定を支援する

テーマ5、6のExcelファイルは自由に編集できる

factfulness→人間には、進化の過程で獲得した「本能」がある

不確実で、曖昧で、不完全な情報をもとに、過酷な環境を生き延びるために獲得したもの

10の本能を提示

「現象の背後にある確率的構造を意識してものごとを把握しよう」

「分布」を意識する

「目の前に見えているもの」→起こり得たたくさんの可能性のうちのただひとつのサンプルでしかない

合理的判断を行う力

フラットに「世の中を読む」

形式論理→命題

全称命題「P→Q」

存在命題「あるPはQである」

平均値を元に単純化して、結論を出してしまうと間違った考え方に陥る危険がある

「ファクトフル」→おおげさな言説の化けの皮をはいだり、条件を正しくとらえて適切に判断できる→「論理トレーニング」野矢茂樹、「たまたま」「データサイエンス超入門」松本健太郎、「統計分布を知れば世界が分かる」松下貢