ブログタイトルシミュレーションの世界に引きこもる部屋ブログURLhttps://www.simulationroom999.com/blog/ブログ紹介文シミュレーションで実物を扱わなくても仕事ができる環境を目指す。家に引きこもって外に出なくてもOKな世界。その4はじめにディープラーニングの合わせ技のようなものが存在。あり学習、教師なし学習以外に強化学習と呼ばれる分野も存在する。強化学習とは「行動を学習する仕組み」になる。その3はじめにディープラーニングのもう一つの有名どころのモデルとしてRNNについて記載する。RNN(リカレントニューラルネットワーク)時系列データ時間軸に対して何かパターンを持っているデータは時間軸に沿って入力される。その2はじめにディープラーニングの有名どころのモデルとしてCNNについて記載する。CNN(畳み込みニューラルネットワーク)画像データ画像データは座標情報(縦横)の2次元に、色情報を加えたもので、数値情報としては3次元になる。その1はじめにディープラーニングは様々なテクニックの集合体と言える。問題の最大の原因はシグモイド関数の導関数の最大値が0.25と小さいことであった。00:25ディープラーニング概要はじめに前回までは、AIの歴史やディープラーニングのブレイクスルー前の話が主だった。今回からディープラーニングの話に突入。多層パーセプトロンディープラーニングの基本構造の由来はニューラルネットワーク。16:22機械学習の評価手法はじめに前回は、機械学習の各種手法について取り扱った。実際に学習するに当たって、以下の手法や考え方がある。00:26機械学習の手法はじめに機械学習の手法は大きく分けて以下となる。その2はじめに前回の続き。今回の問題点はディープラーニングにより解決されているものも含まれる。知識獲得のボトルネック特徴量設計の問題シンギュラリティ(技術的特異点)知識獲得のボトルネック機械翻訳の歴史は以下となる。その1はじめに人工知能の分野に様々な問題がある。これらを把握することで現状の限界を知り、現実世界への実現可能性を考察する必要がある。トイ・プロブレム(おもちゃの問題)第1次AIブーム時のパズルや迷路、チェス、囲碁で一定の成果は上がられた。時代)はじめに機械学習、ディープラーニング(深層学習)の時代に突入。プログラム自身が学習する仕組みであり、その学習はサンプルデータが多いほど良い。2000年以降はビッグデータと共に注目を浴びる。オントロジーはじめに第2次AIブーム初期に於いてエキスパートシステムによるアプローチが実現された。暗黙知の獲得、矛盾点調整の困難さからオントロジーの研究が注目を浴びる。意味ネットワーク意味ネットワークとは以下の概念構造である。エキスパートシステムはじめに第2次AIブームが始まり知識をどう扱うかが重要な時代に突入。チャットボット、おしゃべりボットなどが例となる。モンテカルロ法はじめに前回のボードゲームの続きに位置付けられる話。ボードゲームに勝利する際は探索木とそのルート上の点数が重要になってくるが、この点数付けは人間が実施している。よって、点数を付けた人次第で結果が左右される状態とも言える。ボードゲームはじめにAIはボードゲームでも利用される。これらの実現手段の概要を記載する。ボードゲームの探索規模これも基本は探索木になる。続きを見るユーザの参加テーマテーマ一覧テーマは同じ趣味や興味を持つブロガーが共通のテーマに集まることで繋がりができるメンバー参加型のコミュニティーです。テーマ一覧から参加したいテーマを選び、記事を投稿していただくことでテーマに参加できます。スングルさん4いじめられてた過去の話。Stickをこれから購入する時の選び方と両方使用して分かった事と比較レビュー。