あなたはこれで間違えないでしょう。"0"からAI~ふらっとどうぞ~スマートフォン用の表示で見る"0"からAI~ふらっとどうぞ~自分は独学でゼロからAIについて学んでいる学生です。このブログは主にAIやネットワークの基本を理解できるようにブログという形で分かりやすくアウトプットしたものです。AIについて学びたいなと思っている方。このブログで勉強して見てください!またある程度AIについて知識がある方も何かをを得るヒントにしてくてくれれば幸いです。@0AI102018-09-03あなたはこれで間違えないでしょう。機械学習Tweetこんにちは!いきなりですが皆様にお知らせが2つほどあります!なんと!このブログに一人目となる読者様が加入してくれました!!本当にありがとうございます。質の高いブログを目指して頑張っていきます!それともう一つ。@0AI10さてそんなわけで、前回のおさらいをするとディープラーニングは機械学習の一つであったニューラルネットワークから派生してできたアルゴリズムである。原理が大きく異なっている。今回は前回の続きで機械学習とディープラーニングの違いについてOutPutしていきたいと思います。〜本日の内容〜まずは従来のデータ処理の方法について決定的な違いはOOOOOの仕方にあった!?1、面倒なことだらけな従来の方法から機械学習とディープラーニングの違いを説明する前に従来のデータ処理についてお話しますね。コンピュータに処理してほしいデータがあったとします。今まではコンピュータに処理してもらうためには処理内容をコンピュータに理解してもらうために人がプログラミングという形で表現して、それを指示通りにコンピューターが処理するというものでした。〜コンピュータに処理させる一連の流れ〜しかし、そのプログラミングに想定外のことが起こってしまうとバグという形で処理結果がおかしくなってしまいプログラミングの際には想定外のことも完全に網羅しなければなりませんでした。(バグが起こりおかしくなってしまったの図)2、最大の違いは特徴量の抽出の仕方!?より詳しく説明するために機械学習の方法を説明します。機械が自分で学習する機能をもてば面倒なプログラミングともお別れできます。機械学習に必要なものは主に2つあってデータを処理するアルゴリズム(学習モデル)大量のデータ(教師データ)となります。アルゴリズムからの出力値と実際のデータを比較。期待する出力が出るまでアルゴリズムの特徴量(そのアルゴリズムを作るパーツ)の抽出をして精度に磨きをかける(チューニング)をする。チューニングが完了すると未知のデータにも対応できるモデルの誕生!!となります。ディープラーニングでは、そう。チューニングを自動的に行うことができるのです。基本的な流れはあまり差がないのですが上記の通りこの部分が機械学習とディープラーニングにおける最も異なる部分です。