今回のターゲット語彙
今回ターゲットにする単語は以下です。
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各語彙の覚え方
初めての方は、こちらでおすすめの記憶法をぜひご確認ください。
refine [rɪfάɪn]
(動) を精製する、洗練する、磨きをかける
利はいいんだけど、さらによくするため磨きをかける
現状でも利益をあげる良い商品ではあるものの、更によくするために磨きをかけるイメージ。
error [érɚ]
(名) 誤り、間違い、考え違い、失策
えらい計算結果が予想外!プログラムに誤りがありそう
数値計算のプログラムが異常な出力を出してきて、プログラムの誤りがありそうだと気付くイメージ。
prevail [prɪvéɪl]
(動) 支配的である、普及している、打ち勝つ
プレー、ベールに包まれた選手の起用でヤンキーズ人気が支配的であるNYに新風
ベールに包まれた選手を起用してNYのベースボールシーンに新風を巻き起こすイメージ。
particle [pάɚṭɪkl]
(名) 粒子、微粒子、ほんのわずか、小片
パーティ来る?派手にくす玉の粒子ブチまくから楽しいよ!
くす玉のなかのつぶつぶを大量に用意して楽しい会にするよ、とパーティに誘うイメージ。
immigrant [ímɪgrənt]
(名) 外国からの移民、入国移住者、帰化植物、外来動物
移民が乱闘?自国民と仲良くできない入国移住者は困ります
経済を支える上では非常に有り難い入国移住者ですが、自国民と乱闘を起す人は困ります、というイメージ。
共に発展を目指したいものですね。
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和英確認テスト
進捗
現在までの進捗を書籍と照らし合わせて確認します。
書籍 | 今回 | 累計 | 進捗 |
---|---|---|---|
Target1900 | 3 | 1012 | 53.3%(1900語中) |
Genius | 5 | 1190 | 54.1%(2200語中) |
Database4500 | 2 | 1175 | 74.7%(1574語中) |
まとめ
人工知能が大流行りですが、人工知能技術、とりわけ機械学習がからむシステムは性能保証が難しいという問題があります。
ビジネス上でシステムを開発するとなると、要件を満たすものを作って収めるという事になりますが、要件を満たすことを検証して示すことが実際のところ非常に困難です。何しろ実際にシステムが稼働してデータが蓄積され、うまいこと学習のサイクルが回って初めてうまくいっているかどうか観測できるようなものですからね。
この問題に真摯に取り組んでしまうと、アカデミックな研究上も結果の出ていない難問にビジネスの時間軸でブチ当たることになり困ったことになります。そこで技術的には問題があることを分かりつつも、通り一遍の仕様を確認するテストケースを作成して検証は済んだことにし、システムが稼働するなかで様子を見て修正を検討するのが現実解かと思います。
逆にいうと、機械学習を活用するシステムについて、要件を満たしているかどうかをやたら厳密に要求するような会社は、機械学習・人工知能を結局活用できない会社ということになると思います。現状のビジネスに求められるスピード感では、間違いが起こらないということを確認する暇はなく、十分なクオリティでモノを作り続け、現場で実証と修正を繰り返すと腹をくくる必要があります。