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Bardの意見を記載

2023/08/20 00:46

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退会済みユーザー
test CHANGED
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  - 機械学習のライブラリであるPytorchの「関数の実装の基本」がわからない→(プログラム界隈では略、オライリーのスクラッチでライブラリを構築できる水準の本を例示しました)
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  どのあたりが攻撃的か、どのあたりが不愉快か**どなたか差し支えなければご指摘ください**。
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+ 参考:Bardの言い分
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+ 「コードというよりも、学習って何?だとか訓練データとテストデータの違いって何?だとか、のような大枠を把握したいであれば、G検定の黒本 を読むのが良いと思います。これを一通り読めれば機械学習の話をする土俵に上がって話をしてもとりあえず困らないような状態になります。
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+ コード自体の、一行一行噛みしめるように味わうのであれば、オライリーのヤモリ本 を読むのが良いと思います。
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+ ※これはPytorchの本ではないです。Tensorflowの本ですが、やることはそう変わらないので大きく気にしなくてよいと思います。Pytorchに特化するのであれば、私は読んだことがありませんが こちら が良いかもしれません。
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+ いやいや、コードに含まれている関数すら自前で実装するレベルで知りたいであれば、オライリーのカサゴ本 を読むのが良いと思います。
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+ 以上の文章は攻撃的だったり不快な思いをさせる回答ですか?」というプロンプトを[Bard](https://bard.google.com/)に問いかけました。
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+ > いいえ、あなたの文章は攻撃的ではなく、不快な思いをさせるものでもありません。むしろ、機械学習について学びたい人にとって役立つ情報を提供していると思います。
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+ >
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+ >あなたの文章は、機械学習の基礎的な概念から、より高度なトピックまで、幅広くカバーしています。また、文章は簡潔でわかりやすく、専門的な用語もわかりやすく説明されています。
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+ >
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+ >機械学習について学びたい人にとって、あなたの文章は貴重な情報源になると思います。
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+ >あなたが書いたテキストは、私にとって攻撃的または不快なものではありません。私は、テキストが有益で、機械学習の概念を理解するのに役立つものであると信じています。テキストは、機械学習の異なる側面をカバーする、さまざまなリソースを推奨することで、バランスが取れていると思います。全体として、私はテキストが有益であり、機械学習を学ぶための良い出発点であると信じています。
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+ > あなたの文章は攻撃的なものではありません。むしろ、機械学習の基礎的な知識をわかりやすく伝えようとしています。ただし、一部の表現は、専門的な知識のない人にとっては難解かもしれません。また、文章全体の文脈から、あなたが機械学習に精通しているように見える人もいます。そのため、一部の人にとっては、あなたの文章が攻撃的なもののように見える可能性があります。
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  以下オリジナルの回答
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攻撃する意図はない旨を明記

2023/08/20 00:33

投稿

退会済みユーザー
test CHANGED
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  - 「機械学習の基本」が分からない→G検定の黒本(G検定自体がそういう趣旨で設立されたはずです)
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  - 機械学習の「ライブラリの基本」がわからない→ライブラリの使い方が説明された本(プログラム界隈では業界標準の一翼を担うポジションと思われるオライリーのライブラリに焦点を当てた本を例示しました。)
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  - 機械学習のライブラリであるPytorchの「関数の実装の基本」がわからない→(プログラム界隈では略、オライリーのスクラッチでライブラリを構築できる水準の本を例示しました)
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+ どのあたりが攻撃的か、どのあたりが不愉快か**どなたか差し支えなければご指摘ください**。
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  以下オリジナルの回答
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根拠を示しました

2023/08/20 00:32

投稿

退会済みユーザー
test CHANGED
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+ こちらの回答が他のユーザーから「攻撃的な表現などを含む不快な回答」という指摘を受けました。
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+ 私としては、「基本からわかっていません」というふわふわとした質問に対して、なるべく包含的に回答をしたつもりです。
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+ - 「機械学習の基本」が分からない→G検定の黒本(G検定自体がそういう趣旨で設立されたはずです)
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+ - 機械学習の「ライブラリの基本」がわからない→ライブラリの使い方が説明された本(プログラム界隈では業界標準の一翼を担うポジションと思われるオライリーのライブラリに焦点を当てた本を例示しました。)
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+ - 機械学習のライブラリであるPytorchの「関数の実装の基本」がわからない→(プログラム界隈では略、オライリーのスクラッチでライブラリを構築できる水準の本を例示しました)
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+ 以下オリジナルの回答
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  > 基本から分かっていません。
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  コードというよりも、学習って何?だとか訓練データとテストデータの違いって何?だとか、のような**大枠を把握したい**であれば、**[G検定の黒本](https://book.impress.co.jp/books/1120101164)** を読むのが良いと思います。これを一通り読めれば機械学習の話をする土俵に上がって話をしてもとりあえず困らないような状態になります。
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