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人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/
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137: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/24(水) 13:04:55.38 ID:38R9RHzh 分布をみて回帰とは 何の分布がどういうふうになってたら 回帰分析できないの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/137
138: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/24(水) 13:14:40.01 ID:38R9RHzh >>132 そこまで話し広げて 後出しじゃんけんのような 卑怯な書き込みしてまで マウントとりたいとは まるでFラン馬鹿大卒か高卒の在日のような 奴だなと思った http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/138
139: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 13:20:43.07 ID:f3LKzp41 在日とか ID:38R9RHzh は人格が破綻していて社会では使い物になりそうにないな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/139
140: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 13:22:05.07 ID:I/bOrGWD だからニートのネタだって http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/140
141: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/24(水) 13:24:56.34 ID:tLcJGJxG 回帰分析の話で勝てないと見るや人格攻撃に走るの草 謙虚になろうや http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/141
142: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 14:17:05.17 ID:IjvamLX/ >>135 NumpyやPandasもデフォルトはn法で、 オプションでn-1になるぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/142
143: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:05:38.35 ID:1/UrOMaJ 分散の定義はあくまでnで割るものだからな n-1は標本分散の場合なのである意味特例 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/143
144: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:08:02.20 ID:1/UrOMaJ ×標本分散 ○標本の不偏分散 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/144
145: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:12:20.30 ID:CTAUfM43 ID変えて複数レスして、その内容が私は素人です（笑） http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/145
146: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:18:12.61 ID:CTAUfM43 エクセルで回帰分析しました、以上の情報がまったくない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/146
147: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:20:55.66 ID:CTAUfM43 エクセルとTensorFlowの回帰分析は同じ結果になります、教科書の演習問題で違ったら問題だろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/147
148: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 15:23:17.37 ID:CTAUfM43 数学できることが唯一の自慢の爺であった、終了 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/148
149: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 16:02:02.91 ID:CTAUfM43 そもそも回帰分析しましたはスレチ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/149
150: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 18:04:33.84 ID:IjvamLX/ 何この必死な独り言連投 >>126が間違いを指摘されたから流したいのか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/150
151: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/24(水) 18:26:18.79 ID:kvANDmdB いつもクソチョンが マウントとりにくるな ママゴトやってても 今は稼げるから 半島へ帰れクソチョン http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/151
152: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 19:24:08.56 ID:IjvamLX/ 自分のレス>>142で一つミス Numpyの分散デフォルト：n Pandasの分散デフォルト：n-1 基本的に使うのがNumpyで毎回ddof=0とddof=1を付けて使い分けてたから、 デフォルト値を忘れてた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/152
153: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 19:35:02.78 ID:kM/MTy+d >>137 渋谷でランダムに捕まえた40代男性の 乳首の色相を縦軸に、名前の画数を横軸にプロットしたものとかかな。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/153
154: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 19:41:24.01 ID:9WBqGKTv >>137 最小二乗法を使う回帰の場合は誤差分布が正規分布であることを前提としている http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/154
155: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 19:49:44.89 ID:kM/MTy+d >>154 それはない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/155
156: ◆QZaw55cn4c [sage] 2019/07/24(水) 20:12:29.82 ID:+4E3jW9F >>155 最小二乗法がガウス分布前提なのは周知の事実だと思っていましたが？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/156
157: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 21:07:40.52 ID:xmatRoj6 エクセルで解ける問題のデータ数、問題の複雑さはどうなってんの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/157
158: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/24(水) 21:14:42.44 ID:xmatRoj6 それこそ統計を勉強したことあるのかだなｗｗｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/158
159: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 00:58:08.24 ID:cvsZ9bPC >>156 最小二乗法自体は、誤差分布なぞ関係なく計算できる。 誤差分布がガウス分布である場合には、そのデータに最尤度法を適用した結果と最小二乗法の結果が一致する、というだけ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/159
160: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/25(木) 01:38:23.98 ID:AkSyhd6y クソチョン♪ クソチョン♪ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/160
161: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/25(木) 07:41:43.82 ID:RhFBKPH8 計算できるから結果がナンセンスでないとは限らない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/161
162: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 08:33:08.19 ID:EHXNcItH Excelでも何でもいいけど、精度をわかった上でツールを選定すべきかと。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/162
163: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 08:45:59.51 ID:SsJeKkpT >>159 で、誤差分布が正規分布でない場合にどれくらい使い物になるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/163
164: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 11:14:48.47 ID:wa+Htxxc >>162 精度が変わるツールって何があるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/164
165: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 11:20:55.96 ID:TlWIhN8d お笑いを一席 エクセルで回帰分析したらもうAIと言えるんだよね ExcelでもTensorFlowでも同じ回帰分析をやらせりゃ同じ結果になるよ 誤差があったら、お前が何かを間違えている http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/165
166: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 12:03:35.90 ID:fGunAZiE アホにいちいち突っかからんでも http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/166
167: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 12:55:02.75 ID:r6lVRV7+ >>163 だからそれが「分布次第」だっていうのが、 >>136 (≠俺) が言ってることだろ。 [[1,0.95],[1,1.05],[2,1.95],[2,2.05],[3,2.95],[3,3.05]] みたいなデータ列を考えてみ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/167
168: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/25(木) 12:58:59.60 ID:tdyonMu2 >>163 使いものになるかどうか 目的によって異なる そんな基本もわかってない？ やはり在日はだめだな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/168
169: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 15:04:24.64 ID:C9srKr4g 同じデータを同じ式に当てはめようとするだけなのに君の頭の中にしかない目的とやらを変えるだけで最小二乗法の精度がコロコロ変わったら怖いだろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/169
170: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 15:48:56.77 ID:562nPX19 マウンティングで飽き足らず、今度はレッテル貼り http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/170
171: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 15:50:01.51 ID:562nPX19 統計も勉強したことがない厨房 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/171
172: デフォルトの名無しさん [] 2019/07/25(木) 16:50:38.36 ID:9NIcUt4V 今朝のワイドショーで中国の顔認証の紹介してた 20年くらい前の誘拐事件で行方不明になった子供の 3〜4歳頃の写真を20年歳取らせた加工というか推測画像を生成して 今年の1月から実験初めてもう9人の行方不明者が親と再会したらしい そもそも誘拐が年間7万人とかどんな國やねんって思うが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/172
173: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 17:44:10.56 ID:yPXvudGc >>168が自分で「正規分布でない場合の結果は目的によって異なる」と言ってるんだけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/173
174: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/07/25(木) 20:30:18.40 ID:EHXNcItH >>164 精度が変わるとは書いてないけど。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/174
175: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/17(土) 22:20:24.96 ID:InU8pgLg 分類と回帰の違いを２０文字以内で説明すると？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/175
176: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/17(土) 22:38:20.26 ID:FDUcZe89 激レアさんを連れてきた。★2 ガリガリロボット博士 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/176
177: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/18(日) 13:09:00.59 ID:DpN5OoNt >>175 分類は山、回帰は谷 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/177
178: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/18(日) 14:35:32.45 ID:7XqOqSvA 川は？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/178
179: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/19(月) 18:52:15.23 ID:CtHENgNW 川は相関係数 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/179
180: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 20:42:52.75 ID:rGGEuDLW ディープラーニングって何？ たとえば、迷惑メールの判定処理を人工知能に任せる場合、 形態素に区切って、迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語をリストで 作ってそれを辞書に判定をするのが機械学習でいいんだよね？ じゃあディープラーニングはこれでいうところの何に該当するの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/180
181: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 20:59:14.10 ID:NFdjA4T0 機械学習では迷惑メール判定に用語リストなんて作らない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/181
182: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 21:07:54.98 ID:Mr1sYATT 釣り針に餌くらいつけろや http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/182
183: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 21:12:53.88 ID:rPERbhi6 >>181 じゃあどうやって判定するの？特定の用語が含まれるときに点数をつけていって 一定の点数が付いた時点で迷惑か普通かのチェックをするんじゃないの？ クソ素人に分かるように説明してほしいです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/183
184: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/20(火) 21:34:12.34 ID:y7WBcEZt まず迷惑メールを2兆通ぐらい用意し学習させます http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/184
185: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 21:40:17.69 ID:rGGEuDLW メールを細かく切ってベクトルにして内積を計算するとか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/185
186: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 21:41:44.02 ID:priutWKJ >>184 迷惑メールじゃないメールも用意しないと http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/186
187: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 21:46:03.15 ID:rGGEuDLW >>186 迷惑メールと迷惑じゃないメールを人間が予め判定して用意する必要があるのはディープラーニングでも同じなの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/187
188: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/20(火) 22:39:34.24 ID:XflAmbMJ 馬鹿のくせに複雑なことを聞きたがる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/188
189: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/21(水) 00:46:07.58 ID:jDiMObB6 教師無し学習のことか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/189
190: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 09:13:45.82 ID:ivNq7IQL ディープラーニングが何なのか、たとえば迷惑メール判定ならどういう処理がディープラーニングなのかが知りたいです それが分かるサイトとかあったら教えてください クソバカにも分かる優しいサイトを http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/190
191: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 10:00:08.97 ID:2dudUrk8 あらかじめ迷惑メールと分類された結果に含まれる特徴を抽出して指標とします。 >迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語 を人が作ったら、変な先入観は入るし、条件分岐が複雑すぎて疲れだけなので、 良いこと無しです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/191
192: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 10:40:43.19 ID:ivNq7IQL >>191 ありがとう。膨大なデータから何か希望のものを識別するための 特徴を抽出してフィルタリングするのは太古昔からやってたことだとおもうんだけど ディープラーニングは何が画期的で新しいの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/192
193: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 11:33:13.94 ID:iDd33+IN 識別のための特徴抽出ルール自体をを自動で作ってくれるのが機械学習 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/193
194: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 13:54:07.74 ID:WO3RMdqG 迷惑メール判定をディープラーニングで処理するということは、こういうことですか？ 入力 迷惑メールと非迷惑メール２兆通のテキストデータ 処理 テキストデータの特徴抽出モデル 出力 識別ルール ここでモデルに渡して得られた識別ルールを使って迷惑メール判定処理をしたら それはディープラーニングを使ってるということになるんですか？ テキストデータの特徴抽出モデルの実装方法はブラックボックスで一般には分からないということですか？ テレビに映像が映る
原理を知らなくてもテレビが見れるように。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/194
195: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/21(水) 15:07:05.65 ID:ur92HW83 他のDLは知らんけど SPAMフィルタはベイズ推定でしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/195
196: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/21(水) 19:31:58.92 ID:CWm4Oz8X >>194 ＤＬはネットワークは人が設定。 重みが学習により更新される。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/196
197: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 00:28:34.61 ID:NBuDjZaL DLじゃなくても… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/197
198: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 07:44:19.22 ID:j0xBaT7o >>194 特徴抽出をNNモデル、特に隠れ層(中間層)と呼ばれる層の数を2以上としたものがディープ(深層)と呼ばれる。 持て囃されてるのは、計算機の能力が上がって層数増やしたら色んな所でうまくいき始めたので。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/198
199: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 10:42:44.05 ID:486x2u8v 皆さんどうもありがとう。 少しずつわかってきた気がしますね ディープラーニング 色んな所でうまくいき始めたという言葉がなんか刺さりました 「これは○○です」というデータを何万何億と用意して、 学習させれば、特徴量を計算できるようになるんですね どれくらい似ているかの類似度のようなもの これが機械学習。 コンピューターがどうやって学習するのかが不思議だったんだけど、 入力データが音声テキスト画像映像、どんなあらゆるデータにおいてもデータを分
割して、 分割したデータのあらゆるの組み合わせについて見ていくことに変わりはないということなんですね そのラベル付けされたデータだけが持つ組み合わせを探し出して、それをそのラベルが持つ特徴として記憶していくんですね その中の学習のさせ方の1種のフレームワークみたいなものがディープラーニング。 正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない。 そしてディープラーニングは、機械学習でいうところのデータ分割をして組み合わせのパターンをそれぞれ 比較して演算して、などという指定をしないで、勝手に特
徴を見出す。 自動的に特徴を見出す。これがなかなか分からなかったんだけど、ようやく少しわかった気がする。 ディープラーニングは学習という部分では機械学習と同じく特徴量を計算する点で同じなんだけど、 実装方法の視点が全く違うんですね 人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、 もうめんどくさいから人間の脳の仕組みをつくろうよと。 中身がどうなってるかは分からないけどすべての材料は揃っていてその構造も分かってるし、 それでデータを入力してみたらいい感じに結果が出るんじゃない？という考えのもとで 脳の
神経細胞のネットワーク構造を表現したモデルがいろいろ出回ってるということですかね つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、 なので結果に対してどういうプロセスを経てその結果が出てるのかは誰も分からないという状況が生まれる つまり人工的に知能をつくったらGPU演算性能の向上で結果が出始めたのがディープラーニングと理解しました http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/199
200: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/22(木) 10:46:39.08 ID:yykJaidr >正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない 人間はどういう仕方なんだろうね DL以下の能力の人も多いが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/200
201: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/22(木) 10:49:17.57 ID:xQsiKIbM >つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、 いや、ここは全然間違ってる。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/201
202: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 11:31:12.13 ID:ZPJBbnly ＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、 人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/202
203: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 12:08:37.28 ID:2/kNlfUe 入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる 任意の数字に近ければ似てる 遠ければ似てない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/203
204: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/22(木) 13:24:59.74 ID:CLxWu3yt ど素人の相手をする暇人 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/204
205: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/23(金) 10:25:23.24 ID:tXRsg9pi >>199 分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです ちゃんと理解するなら勉強しないと http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/205
206: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 18:49:37.52 ID:GH+yGfGx ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。 199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/206
207: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 19:38:30.47 ID:KbLLHO+m おまえもな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/207
208: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/26(月) 19:51:23.13 ID:m6YuGqgq >>206 ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/208
209: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 20:22:47.93 ID:qc0qJ/lp 実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/209
210: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 22:43:13.16 ID:X5k9P1Qa ？？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/210
211: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 22:44:43.32 ID:KbLLHO+m 「ディープ」に多層化したレイヤーｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/211
212: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 22:52:30.21 ID:5pyVlWp8 >>211 のディープラーニングの定義は? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/212
213: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/26(月) 22:59:22.17 ID:+YsMeKan スレタイに機械学習って書いてあるのにマシンラーニングって書くのもわけわからんよなｗｗｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/213
214: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/26(月) 23:20:28.44 ID:G+JtlR8m お前らな―んにもわかってない！ おれは本読んで勉強した わかるぞ だが教えてやんない！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/214
215: デフォルトの名無しさん [sage] 2019/08/27(火) 02:24:03.54 ID:ln/8rBvu 実際多層化したニューラルネッワークだからっていう以上の意味はないよね で、なんでそれがうまくいくのかっていうとこまでいくと難しいんだけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/215
216: 199 [sage] 2019/08/27(火) 14:28:38.23 ID:hz03cdlw >>215 それは難しいというか分かってないってのが正直なところじゃないですか？ 脳の神経細胞組織の仕組みをコンピューターで組んでみたら、たまたまうまくいった。 いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。 で、ニューラル（神経）ネットワークのモデル（型）の仕組みを理解するには脳科学の知識が必要になってくる。 学習の精度は高いことは分かっているが、そこに至るプロセス、つまり、 人間は脳細胞の世界でどういうプロセスで学習して認識しているのか、ま
では分かってない。 それを調べるために、我々は医学や化学、生物、物理、さまざまな学問や検証を繰り返して英知を結集して挑んでいるわけだけど、 そして情報システムの観点からも、仮想的にコンピューターで構築してある程度の結果が得られるにいたってるのが 今の流行のＡＩであり、ディープラーニングであるということ。 そんなＡＩも学習を重ねていくことで、2045年、人類の知能を越えるんだよね 地球上には核兵器は15000発あってそれらが同時しようしても地球はクレーター1つで済むとされる。 そんな中で、知能は人間を越えるまであと25年。そう
考えると恐ろしいなあと思いますね。 2000年問題も怖かったですが、それ以上に何が起きるか予測不可能な世界がもうすぐそこまで近づいていることはなんとなくわかります。 なのでディープラーニングとは何なのか？人間の知能はどういうプロセスで学び、区別し、思考するのか早く解明したい わたしも微力ながらそれに貢献したいと思いますので、ディープラーニングとは何か、教えてください http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/216
217: デフォルトの名無しさん [] 2019/08/27(火) 14:53:24.30 ID:NZJyfwBK >いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。 嘘はいかんよキミ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/217
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