人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

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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

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