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'''醜いアヒルの子の定理'''（[[英語]]：ugly duckling theorem）とは、醜いアヒルの子を含む複数のアヒルが存在するとき、一般的なアヒルとのその違いを執拗に追求する奴は馬鹿であるという定理である。
== 概要 ==
[[機械学習]]などにおいて些細な違いは無視しろということであり、そんな細かいことを気にしたらハゲるぞという意味である。
ある生物というオブジェクトがあるとして、その生物が鳥としての特徴的なプロパティを持つかという点に比べ、黄色か灰色かというプロパティは重要度が低い。重要度が低いプロパティに固執して真剣に考える奴は救いようのない馬鹿であるという考えである。
醜いアヒルの子の定理は1968年に渡辺慧が提唱した定理である<ref>{{cite book
| last = Watanabe
| first = Satoshi
| title = Knowing and Guessing: A Quantitative Study of Inference and Information
| publisher = Wiley
| year = 1969
| location = New York
| pages=376–377}}</ref>。
[[機械学習]]の[[アルゴリズム]]の多くは1970年代から1980年代くらいまでにほぼ完成していたが、当時は[[コンピューター]]がポンコツすぎて実用化できなかったが、21世紀になりコンピューターがアホみたいに高速化したことで実用化に至ったと言われている。
== 関連項目 ==
* [[ノーフリーランチ定理]]
== 参考文献 ==
{{reflist}}
{{stub}}
[[category:機械学習]]
== 概要 ==
[[機械学習]]などにおいて些細な違いは無視しろということであり、そんな細かいことを気にしたらハゲるぞという意味である。
ある生物というオブジェクトがあるとして、その生物が鳥としての特徴的なプロパティを持つかという点に比べ、黄色か灰色かというプロパティは重要度が低い。重要度が低いプロパティに固執して真剣に考える奴は救いようのない馬鹿であるという考えである。
醜いアヒルの子の定理は1968年に渡辺慧が提唱した定理である<ref>{{cite book
| last = Watanabe
| first = Satoshi
| title = Knowing and Guessing: A Quantitative Study of Inference and Information
| publisher = Wiley
| year = 1969
| location = New York
| pages=376–377}}</ref>。
[[機械学習]]の[[アルゴリズム]]の多くは1970年代から1980年代くらいまでにほぼ完成していたが、当時は[[コンピューター]]がポンコツすぎて実用化できなかったが、21世紀になりコンピューターがアホみたいに高速化したことで実用化に至ったと言われている。
== 関連項目 ==
* [[ノーフリーランチ定理]]
== 参考文献 ==
{{reflist}}
{{stub}}
[[category:機械学習]]
