・顔の画像から、眉間の長さなど経年劣化しない特徴量を見つけだすことで、個人を特定していく(P10)
・AlphaGo Zeroは、与えられたのは囲碁のルールのみで、過去の人間の対戦データなどに頼らず、ひたすら自己との対戦をくり返して強くなった。(P12)
・ディープラーニングで、データが少なく作成したモデルの制度が不十分な状態を「学習不足」。たとえば、ヒマワリの花を学習させるとした時に、花瓶に生けてあった画像ばかりが混ざっていると、誤って花瓶も一緒に学習してしまうことがある。ヒマワリの花だけ判別させると、「花瓶がない」という本来無関係な理由で、ヒマワリを認識させることができない。学習データに最適化されすぎてしまい、未知のデータに対応できないような状態を「過学習」という。(P40)
・ビッグデータの中から、データとデータの間に隠された有用な関係性を見つけだす「マイニング」と呼ばれる技術がある。よく用いビールられるのが「オムツとビール」の話で、あるスーパーで購買情報を分析した結果、オムツを買った客はなぜがビールも一緒に買うケースが多かった。オムツとビールとの間に合理的な関連性がないのでデータを解析するまでは誰も気付かなかった。結局このスーパーがオムツ売り場の横にビールを置いたところ、売り上げがアップしたという。(P54)世界一すごいクリーニング屋さんに行ってきました - 株式会社diffeasy(ディフィージー)