記事「機械学習の限界を克服する（第3回）：不可逆的誤りに関する新たな視点」についてのディスカッション

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本記事では、モデルがおこなうすべての予測に密かに影響を与える、隠れた幾何学的誤差の源に新たな視点を提供します。取引における機械学習予測の評価方法と活用法を再考することで、従来見過ごされてきたこの視点が、より鋭い意思決定、より高いリターン、そして、すでに理解していると思っていたモデルをより賢く活用する道を開くことを示します。

本記事では、現行の機械学習モデルが持つ高度な制約について紹介します。これらの制約は、モデルを実運用に導入する前に、多くの場合、指導者からから明示的に教えられることはありません。機械学習の分野は数学的表記や文献が中心であり、学習者が参照する抽象度によってアプローチは異なります。たとえば、一部の実務者はscikit-learnのような高レベルライブラリを通じて学びます。この場合、モデルの利用は直感的で簡単ですが、内部にある数学的概念は抽象化され、ユーザーの目には見えません。

しかし、習熟度や求める制御の度合いによっては、この抽象化を外し、モデル内部で何が起こっているかを直接観察する必要があります。したがって、機械学習プロジェクトでは常に不可約誤差(Irreducible Error)が存在しますが、多くの場合明示的に言及されることはありません。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana