Q：
Occamのカミソリは機械学習にどのように適用されますか？
A：オッカムのカミソリの使用は、1200年代のウィリアム・オブ・オッカムにまでさかのぼります。最も単純で最も直接的な解決策が優先されるべきであるという考え、または異なる仮説では、最も単純なものまたは最も仮定の少ないものが最もよく適用されるという考えです。
ただし、Occamのカミソリには、最新技術へのいくつかの最新のアプリケーションもあります。1つの例は、原理の機械学習への適用です。 機械学習では、エンジニアはトレーニングデータセットでコンピューターをトレーニングし、元のコードベースプログラミングの限界を超えて学習できるようにします。 機械学習では、アルゴリズム、データ構造、トレーニングシステムをコンピューターに実装して、自分で学習し、進化する結果を生成できるようにします。
これを念頭に置いて、一部の専門家は、Occamのカミソリが機械学習プロジェクトの設計に役立ち、有益であると感じています。 Occamのカミソリは、エンジニアがプロジェクトに適用する最適なアルゴリズムを選択し、選択したアルゴリズムでプログラムをトレーニングする方法を決定するのに役立つと主張する人もいます。 Occamのカミソリの解釈の1つは、同等のトレードオフを備えた複数の適切なアルゴリズムを考えると、展開が最も簡単で解釈が最も簡単なアルゴリズムを使用する必要があるということです。
特徴選択や次元削減などの単純化手順も、Occamのカミソリ原理を使用した例、つまりモデルを単純化してより良い結果を得る例であると指摘する人もいます。 一方、精度を犠牲にしてエンジニアが複雑さを軽減するモデルのトレードオフについて説明する人もいますが、このOccamのカミソリアプローチは有益であると主張しています。
Occamのカミソリの別のアプリケーションには、テクノロジーのベイジアンロジックなど、特定の種類の機械学習用のパラメーターセットが含まれます。 プロジェクトのパラメーターセットを制限する際、エンジニアはモデルを単純化するために「Occamのカミソリを使用する」と言うことができます。 別の議論は、創造的な人々がアルゴリズムを使用する前にビジネスユースケースを評価し、プロジェクトの範囲を制限する方法をブレインストーミングするとき、彼らは最初からプロジェクトの複雑さを削るためにOccamのカミソリを使用しているということです。
Occamのカミソリの機械学習へのもう1つの人気のあるアプリケーションには、「過度に複雑なシステムの呪い」が含まれます。この議論は、より複雑で詳細なモデルを作成すると、そのモデルが壊れやすく扱いにくいものになる可能性があると主張しています 過剰適合と呼ばれる問題があります。モデルが複雑になりすぎて、検査対象のデータとそのデータのユースケースに実際に適合することができません。 これは、機械学習システムの意図的な設計でOccamのかみそりを引用し、過度の複雑さと剛性に悩まされないようにする別の例です。
一方、Occamのカミソリを誤って使用すると、機械学習プログラミングの有効性が低下する可能性があると指摘する人もいます。 場合によっては、複雑さが必要で有益な場合があります。 それはすべて、特定のプロジェクト範囲と何を取得する必要があるかを調べ、入力、トレーニングセット、およびパラメーターを見て、特定の結果に最もターゲットを絞ったソリューションを適用することに関係しています。
