バーニーおじさんとは

Question

しょうもない質問なのですが、
「機械学習において学習に必要なデータ数は説明変数の数の10倍」
というバーニーおじさんのルールですが、
そもそもこのバーニーおじさんとはどなたなのでしょうか？気になります。

Comments

[tachikoma]

どこでそのルール聞いたか、出典を追記してもらえないでしょうか。

[plue]

「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」のP130です。

Answer 1

出版社に問い合わせて解決しました！

http://ikesala.com/g3/

スタンフォード大学の教授「Bernard Widrow」氏のようです！

Comments

[plue]

回答ありがとうございます。おかげでスッキリしました。
スタンフォード大学の教授だったのですね。
リンク先を読ませていただきましたが、
Bernard Widrow氏に直接メールをおくられたようで、
その行動力を見習いたいと思います。
Bernard Widrow氏からの返信くるといいですね。
とても気になるので楽しみにしております。

Answer 2

ikesalaさんが直接出版元に問い合わせして確認してくださったようで、
回答を得られたようなので、そちらの内容で解決＆ベストアンサーとさせていただきます。
以下の様に自己解決にしていたのですが、取り消します。

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JDLAのG検定合格者のSlackコミュニティーに同様の質問をしている方がいらっしゃり、その回答に
バーニークラウスさんのTEDの講演ではないか
との回答がありました。
講演の内容自体は機械学習やディープラーニングとは直接関係ないものでしたが、確かにバーニークラウスさんは

質の良いデータを得るためにはその10倍のデータを集める必要がある
と述べており『バーニーおじさんのルール』と同様でした。

https://www.ted.com/talks/bernie_krause_the_voice_of_the_natural_world?language=ja

バーニークラウスさんの講演が『バーニーおじさんのルール』なのかはきちんと確認はできておりませんが、
上記内容をもって解決とさせていただきます。
回答いただいた方、ありがとうございました。

Comments

[退会済みユーザー]

リンク先の動画見てないですけど、
「機械学習において学習に必要なデータ数は説明変数の数の10倍」
と
「質の良いデータを得るためにはその10倍のデータを集める必要がある」
は意味合いが違う気がしますねぇ。。。

書籍で扱うには色々と適切でない引用な気がしますｗ

Answer 3

私はバーニーおじさんは初耳でしたが、気になりますね。

ネットで調べてみても、ほとんど情報は出てこないようです。綴のあたりを付けて英語で検索したりもしましたけど、ヒットなし。

本の中をもう一度よく探して、出典が書いてなければ、出版社のページから問い合わせてみてください。

https://www.shoeisha.co.jp/book/qa/form/9784798157559