強化学習を学び始めると、比較的早い段階で 方策ベース と 価値ベース という二つの考え方に出会います。

AIが実用の中心に近づくほど、「高性能であること」と「望ましく使えること」は別の問題になります。

機械学習モデルは、学習が終わった瞬間に価値が完成するわけではありません。

生成AIの導入が進むにつれて、AIに対して求められる評価の軸は、以前よりも明らかに増えています。

機械学習モデルは、近年ますます多くの業務領域に組み込まれ、意思決定や評価プロセスの中核を担うようになっています。

AIを実務へ組み込むとき、多くの人はまずモデル精度に注目します。どれだけ正確に分類できるのか、どれだけ自然に文章を生成できるのか、どれだけ高い予測性能を持つのかは、たしかに重要です。