人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★3 (292ﾚｽ)
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91: デフォルトの名無しさん [sage] 2024/02/10(土)17:49 ID:6ZZO7tOM(1/3)
ものすごく単純に言うと
データ間の関係かな
データベースは単なるデータの集合だけど
機械学習では、多数のデータ間の関係を学習している
二つ、三つ、四つ・・・のデータが同時に使われいてるかどうか
当然サイズが大きくなると網羅できる範囲は大きくなる
未知のデータに対しても似たものを探してくる
20世紀には if 文を重ねてやっていたんだけど
あまりにデータの規模が大きくなると管理できなくなるし
新たなケースに関してはお手上げだった
93: デフォルトの名無しさん [sage] 2024/02/10(土)20:00 ID:6ZZO7tOM(2/3)
「同じ様にネットワークで繋げば」
ここが微妙
実際にはデータをどんどんプログラムに入力していくイメージ
例をたくさん入力するとルールみたいなものを自動で獲得する
古くは example based な学習と呼ばれた
人間のニューロンの数が10の10乗といわれているから
1TBぐらいか?
実際にはニューロン間の連結が必要なのでさらにもう二桁ぐらい上
実際に計算するにはメモリ上に展開するだけでは遅くてしょうがないので
10の10乗ぐらいの数の素子が必要となる
あくまで人間そっくりに作った場合だけど
ディープラーニングは人間の思考の仕方からは相当離れたものになってしまったけど
実際には外部とのデータのやり取りも必要になるよね
聴覚、視覚、嗅覚、味覚、触覚みたいなもの
95(1): デフォルトの名無しさん [sage] 2024/02/10(土)20:18 ID:6ZZO7tOM(3/3)
人間がやっていることって
外部から入力がなくでも
自主的に考えることができるよね
これが人間らしさの本質のような気がする
これだけだったら入力がなくても
内部状態を入力として
学習を進めればできるような気はする
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