MIT発のスタートアップFeature Labsは機械学習アルゴリズムの開発を加速する
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注目のコメント
流体解析や構造解析などのコンピュータシミュレーションでも問題を解く部分よりも、問題を解く準備(メッシュ生成)ためのプリ処理、結果をみるためのポスト処理のUIが重要。広く普及して行くフェーズでは、UIの優劣が製品の普及に直接の影響を与える。
同じことがAIでも起きている。この方面の素人ですが、PCのユーザーとして、推測も交えてコメントさせていただきます。
機械学習も 広義のコンピューターによる作業ですので、人間がやりたいことを コンピューターのわかる手順と 扱える言語や数字に置き換えてあげなくてはいけません。また、何が良くて何が良くないかも 教えてあげないといけないと 理解しています。
教師なし学習も 全くの白紙をコンピューターに渡して 勝手にやれや というわけではないでしょう。
それらの人間が関わるプロセスには、当然 人間に大きな負荷がかかる作業があるはずです。今回の研究成果は、そういうことを支援してくれる 、
（間違っているかもしれませんが） やがて人間の良き支援者になるコンピューターが、生徒であるステージでも、教師である人間に、「ここがツボなのでは？」と推測して 言ってくれる そういうものなのではないかと思います。
如何でしょうか？
