(その2)」というテーマでお送りします。Learning)(マシンラーニング)について説明しました。Learning)(ディープラーニング)です。人間が複雑なプログラムを組むのではなく、コンピューターに大量のデータを与え、学習させるのが機械学習でした。データさえ与えておけば、コンピューターが自動で学習してくれます。人間が寝ている間も、コンピューターはどんどん自動で賢くなっていくわけです。生み出されたり、その危険性が学者の間でも議論に上がったりする原因にもなっています。機械学習が与えられたデータから学習して作り出すモデルをより精度の高いものにするにはどういった学習をさせるのがよいでしょうか?その一つの手法が、ディープラーニングです。多段的な学習といってもよいかもしれません。画像に猫が写っているかどうかを判定する人工知能を作る場合。その際に、入力した画像データを、ただ単に一つの画像データとして学習するのではなく、ある層では、明るさについて、ある層では、色について、ある層では、形について、と多段的な判定を行い、それぞれの判定結果をどのようなバランスで組み合わせるとより正解率が上がるかということを繰り返し、学習を進めていきます。写っている猫は全身かもしれないし、顔のアップかもしれません。多段的に判定基準を作っていくことで、複雑な判断をできるようになり、より正確に猫写真を判定できるようにます。白かったり、黒かったり、茶色だったら、おそらく猫だろう、というような判断をするわけです。(コンピューターは、目とか鼻とかいう概念は持ちませんが。)もし、尻尾が写っていない画像でも、他の判断基準から、たぶん猫だろう、と判断できるモデルが、ディープラーニングでは作れます。Learning)(ディープラーニング)について説明しました。ディープラーニングという準備に、概念が具体的になっていきます。大まかには全部イコールで考えてしまってよいです。#iphonexsAIで使われる用語入門Gmailの添付ファイルをDropboxに自動保存する方法FacebookでコメントするK左脳でプログラミング、右脳で写真を楽しむ写真家プログラマー。グーロバル電機メーカーでデバイスドライバからAndroidアプリまで開発するフルスタックエンジニア。写真、読書、サッカー、旅行。IT効率化や写真についてブログで書いています。Programming。