人工知能:データの中から特徴量を生成し現象をモデル化するこのできるコンピューター
作ることで理解する⇔分析的
特徴量=データの中のどこに注目するか
ディープラーニング:データをもとに、コンピューターが自ら高次の特徴量を獲得すること。
多層のニューラルネットワークを高い精度で実現
・一層ずつ階層ごとに学習する点
・自己符号化器(オートエンコーダー)という「情報圧縮機」を用いる点=出力と入力が同じにして答え合わせ
真ん中の隠れ層が細くくびれており、復元エラーが最小になるように重みづけが修正される
ディープラーニングのしていることは、その実、
主成分分析を非線形にし多段にしただけ
ちょっと違った過去のデータ(ノイズを加えて)をたくさんつくりそのデータで学習し、精度のよい特徴量を見つけ出す
ニューラルネットワークのニューロンを一部停止させる方法も頑健性の向上に使われる手法
残る仕事:大局的サンプル数の少ない仕事。経営者
人間と接するインターフェースは人間のほうが良い仕事
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- 感想投稿日 : 2017年10月14日
- 読了日 : 2017年10月14日
- 本棚登録日 : 2017年10月14日
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