知的学習システム講義についてNNの奥にあることは統計学このことについて書いてある記事やエントリは日本語ソースではまだ少ない。このほか、確率的情報処理にも通じる。地検は欠かせないもの。どこにつながっているのかわからないこの講義のみならず、どの抗議でもいえることだが、技術分野はどこでつながっているのかが分からない。画像処理とつながったり、医療分野とつながったり。Gray第3パラダイムまでは、人や計算機が主体。データが付随していくものだった。第4パラダイムでは計算機でも解決できないような問題をどのようにして考えていくのか。このようなことが考えられている。この分野についての論文は、自然科学論文誌のNatureにも載っている。各分野が、この問題を解決しようと躍起になっているからだろう。分析スキルがメイン統計パターン認識DeepLearning隠れマルコフモデルこんな感じのことを扱っていく。DeepLearningなど応用分野に関しての講義は最後のほうになるそうです。その関係もあってか、前半の講義は線形代数の知識をフル活用するそうです。学習とはこの講義では「機械学習」に的を絞って扱っていく。簡単に言ってしまえば、「データから知識・表現・基準を抽出すること」を学習と定義できる。学習については、大きく3つに分類できるのでその話も。教師あり学習:正解が分かっている教師なし学習:この講義のメイン強化学習:上記二つのちょうど中間あたりの立ち位置たとえばこんなことを数字の認識これは結構有名な例。手書き文字のデータを数値化して、ヒストグラムに落とし込んで...。そのヒストグラムを見て、「この文字は”0”だな」なんてことを判断していく。関数フィッティングとかの問題。最小二乗法とかを用いてやっていくなど。上記二つは、学部の時に終わっているものとして進めていくそうです。課題についてレポート提出の遅延に関しては、正当な理由をつけて事前に知らせること。最後にたぶんとると思います。