機械学習と統計物理はなぜ同じ?

 

東大工学部のほのさん曰く、

機械学習と統計物理学は、単なる偶然の産物や表面的なアナロジーではなく、「多数の単純な要素の相互作用から、いかにして複雑な全体的振る舞いが生まれるか」という、両分野が共有する根源的な問いに対する、必然的な邂逅だった。

 

これはどういうことか?

機械学習と統計物理学は、一見するとまったく違う分野です。

機械学習 → データからパターンを学び、予測や分類を行う。

統計物理学 → 多数の粒子が相互作用する系の集団的な性質(相転移、エントロピー、臨界現象など)を解明する。

しかし両者が突き当たる根本問題は同じです:

「たくさんの単純な要素(ニューロンやパラメータ、粒子やスピン)が相互作用すると、どのようにして複雑で秩序立った挙動(知能や相転移のパターン)が出現するのか?」

 

因数分解を中核にした代数的構造分解と数理基底構造の解剖

 


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西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男

   




"make you feel, make you think."

 

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

新たなるハイクラスエリート層はここから生まれる
         




Lose Yourself , Change Yourself.
(変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。)
 
説明しよう!西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である!平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである!「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった1つだけ!そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。