Autognosis

自分の認知と学習を静かに磨くデジタルノート

速く流れていく情報から少し離れ、自分の頭でじっくり考えられる文章だけを集めています。

更新

2026/6/14

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#予測モデル

AI・機械学習
2026年6月10日 17:16
Abstract visualization of an algorithmic feedback loop showing a central neural network with data streams flowing outward and circling back into the system, representing how predictive models influence the data they analyze

アルゴメトリクス:アルゴリズミック・フィードバック下での予測

アルゴメトリクス:アルゴリズミック・フィードバック下での予測 フィードバック・ループ問題 運用システムに配置された予測モデルは、もはやデータの受動的な観察者ではありません。予測アルゴリズムが出力を生成する際—取引判断、ポートフォリオ配分、リスク管理シグナルなど—その出力は直接的な介入となり、モデルが検証と再学習に依存するデータ生成プロセスそのものを変更します。 これは古典的な予測の仮定から根本的に逸脱しています。従来の時系列モデルは、将来がモデルの予測と...

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AI・機械学習
2026年6月6日 13:35
Split-screen visualization contrasting traditional laboratory drug discovery with test tubes and molecules on the left, and AI-powered computational drug discovery with glowing neural networks and digital molecular structures on the right, connected by flowing data streams

数十年から数年へ - AIが脳疾患治療薬の発見を加速させる可能性

数十年から数年へ - AIが脳疾患治療薬の発見を加速させる可能性 計算創薬の論理的根拠 従来の医薬品開発は長期的で段階的なプロセスに従います。研究者は疾患の標的タンパク質を特定し、化学ライブラリー(通常100万~1000万の化合物)をハイスループットスクリーニングアッセイで検査し、有望な候補を細胞およびモデル動物で検証し、規制当局の承認を経ます。このプロセスには10~15年と平均26億ドルの資本化コストが必要です(DiMasi et al., 2016)。...

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