「ディープラーニング」と「ベイズ」性能が良いのは?

質問

人工知能において「ディープラーニング」が主流ですが、人工知能でもあまり流行っていない「ベイズ推定」というのがありますが、この「ディープラーニング」と「ベイズ推定」を性能面で比較すると、どちらのほうが性能が良いと思えますか？　　

よろしくお願いいたします。

回答No.1

hue2011

あなた、AIを理解していますか。というかちゃんと本を読んでいますか。
ベイズの理論というのは確率の考え方です。まだ発生していないことをどう扱おうかという思想で、これがAIの原典というか思想の始まりです。
ピタゴラスの定理にそもそも性能なんかないのと同じで、考え方だから性能なんかありません。それを採用するしないという自由があるだけです。

それに対しディープラーニングというのはベイズの理論はあるものとしてデータをどう扱うかの手法であって、どのように再帰的に情報を解析するかというだけのことです。これは三角法のようなものです。このやりかたでプログラムを書いた場合にその生産物には性能は存在するでしょうけど、方法自体に性能はありません。

ピタゴラスの定理と三角法のどちらがエライんですか、というような質問があったら笑いませんか。

お礼

hue2011君

>あなた、AIを理解していますか。

どこが理解してないのですか？

>というかちゃんと本を読んでいますか。

どこが理解してないのですか？

>ベイズの理論というのは確率の考え方です。まだ発生していないことをどう扱おうかという思想で、これがAIの原典というか思想の始まりです。ピタゴラスの定理にそもそも性能なんかないのと同じで、考え方だから性能なんかありません。それを採用するしないという自由があるだけです。
それに対しディープラーニングというのはベイズの理論はあるものとしてデータをどう扱うかの手法であって、どのように再帰的に情報を解析するかというだけのことです。これは三角法のようなものです。このやりかたでプログラムを書いた場合にその生産物には性能は存在するでしょうけど、方法自体に性能はありません。

「ディープラーニング」と「ベイズ推定」の性能面（精度面）では同じだという解釈でいいんですか？

>ピタゴラスの定理と三角法のどちらがエライんですか、というような質問があったら笑いませんか。

それとこれはどう関係あるんですか？

hue2011君、答えて。

補足

hue2011君

>あなた、AIを理解していますか。

どこが理解してないのですか？

>というかちゃんと本を読んでいますか。

どこが理解してないのですか？

>ベイズの理論というのは確率の考え方です。まだ発生していないことをどう扱おうかという思想で、これがAIの原典というか思想の始まりです。ピタゴラスの定理にそもそも性能なんかないのと同じで、考え方だから性能なんかありません。それを採用するしないという自由があるだけです。
それに対しディープラーニングというのはベイズの理論はあるものとしてデータをどう扱うかの手法であって、どのように再帰的に情報を解析するかというだけのことです。これは三角法のようなものです。このやりかたでプログラムを書いた場合にその生産物には性能は存在するでしょうけど、方法自体に性能はありません。

「ディープラーニング」と「ベイズ推定」の性能面（精度面）では同じだという解釈でいいんですか？

>ピタゴラスの定理と三角法のどちらがエライんですか、というような質問があったら笑いませんか。

それとこれはどう関係あるんですか？

hue2011君、答えて。