<p>このページでは機械学習の分野での専門用語である「予測モデル」をメタファー的に使っている
<img src="https://gyazo.com/56c35b870ce8e2e8ddcdadc2e346fd3e/thumb/1000" alt="image">
<a href="/ja/%E5%AD%A6%E3%81%B3%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AB">学びのサイクル</a>では「モデル」という言葉を使ったが、もう少し抽象度を落とすと「予測モデル」だなと思った</p>
<ul>
<li>2024に<a href="/ja/LLM%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%84%E3%81%93%E3%81%AA%E3%81%99%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E7%9F%A5%E7%9A%84%E7%94%9F%E7%94%A3%E8%A1%93(%E8%AC%9B%E6%BC%94%E8%B3%87%E6%96%99)">LLMを使いこなすエンジニアの知的生産術(講演資料)</a>を作ってて思った</li>
<li>抽象的な「予測モデル」が存在することによって、そこから具体的な「<a href="/ja/%E4%BA%88%E6%B8%AC%E7%B5%90%E6%9E%9C">予測結果</a>」が出てくる<ul>
<li>この具体的な予測結果が正しいかどうかは<a href="/ja/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%81%AB%E3%82%88%E3%81%A3%E3%81%A6%E6%A4%9C%E8%A8%BC">実験によって検証</a>される</li>
<li>何らかの行動によって有益な結果が得られることが予測されたとき、それを実践し、予測通りなら<a href="/ja/%E6%9C%89%E7%9B%8A%E3%81%AA%E7%B5%90%E6%9E%9C%E3%81%8C%E5%BE%97%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E5%BE%97">有益な結果が得られて得</a>、予測が外れたら予測モデルの改善の機会が得られて得</li>
<li>予測結果は<a href="/ja/%E5%BF%9C%E7%94%A8%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E4%BB%AE%E8%AA%AC">応用のための仮説</a><ul>
<li><a href="/ja/%E4%BB%AE%E8%AA%AC">仮説</a>であるから<a href="/ja/%E6%A4%9C%E8%A8%BC">検証</a>するわけ</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
