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5分でわか(った気にな)る
人工知能
カラフル・ボード 坂井
※本資料は坂井個人の見解であり、会社とは関係ありません
人工知能って?
例)
既存:はい、いいえ
   で分類
弱いAI:7割はい
   のような推論
強いAI 人間の脳をコンピュータで再現
弱いAI 既存のコンピュータよりも賢くする
すごく遠い目標…
基本的に
コレ
第一世代:探索と推論の時代
• 総当たり
• 最適化問題
• 統計的な推論
• 将棋なら、3つの駒の位置を特徴量に
• モンテカルロシミュレーション
• LPO のバンデッドアルゴリズム
第2世代:知識の時代
• 知識の体系化、構造化
• エキスパートシステム
• 心理カウンセリングぽい対話型システム
• 専門家によるQA
• いまだに続いてる…
第3世代:機械学習の時代
• 大量データによる推論
• 特徴量の選択は職人芸
第4世代:ディープラーニング
の時代
• 特徴量の抽出を自動化!
よくやること
• オススメする:レコメンド
• 点数をつけて優先順位付け
• まとめる:クラスタリング
• グループ・塊を見つける
• 分類する:分類器
• (人間が教えて)分類する
分類器:
ニューラルネットワーク以外
• 曲線、曲面をひいて領域分割
分類器:
ニューラルネットワーク
画像を1次元のコード化
0001110000…
0001110000…
3
2
コードを入力 どの数値か分類
…
…
ディープラーニングも
所 は最小二乗法
①1次の層で誤差関数で
 ざっくりあわせる
②各グループのなかで
 コネコネ最適化
 →ディープにしている
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5分で分か(った気にな)る人工知能入門

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その場のノリでLTしたときの資料です。
正確さをまったく無視して、ざっくり人口知能を説明してみました。

Publicada em: Engenharia
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5分で分か(った気にな)る人工知能入門

  1. 1. 5分でわか(った気にな)る 人工知能 カラフル・ボード 坂井 ※本資料は坂井個人の見解であり、会社とは関係ありません
  2. 2. 人工知能って? 例) 既存:はい、いいえ    で分類 弱いAI:7割はい    のような推論 強いAI 人間の脳をコンピュータで再現 弱いAI 既存のコンピュータよりも賢くする すごく遠い目標… 基本的に コレ
  3. 3. 第一世代:探索と推論の時代 • 総当たり • 最適化問題 • 統計的な推論 • 将棋なら、3つの駒の位置を特徴量に • モンテカルロシミュレーション • LPO のバンデッドアルゴリズム
  4. 4. 第2世代:知識の時代 • 知識の体系化、構造化 • エキスパートシステム • 心理カウンセリングぽい対話型システム • 専門家によるQA • いまだに続いてる…
  5. 5. 第3世代:機械学習の時代 • 大量データによる推論 • 特徴量の選択は職人芸
  6. 6. 第4世代:ディープラーニング の時代 • 特徴量の抽出を自動化!
  7. 7. よくやること • オススメする:レコメンド • 点数をつけて優先順位付け • まとめる:クラスタリング • グループ・塊を見つける • 分類する:分類器 • (人間が教えて)分類する
  8. 8. 分類器: ニューラルネットワーク以外 • 曲線、曲面をひいて領域分割
  9. 9. 分類器: ニューラルネットワーク 画像を1次元のコード化 0001110000… 0001110000… 3 2 コードを入力 どの数値か分類 … …
  10. 10. ディープラーニングも 所 は最小二乗法 ①1次の層で誤差関数で  ざっくりあわせる ②各グループのなかで  コネコネ最適化  →ディープにしている

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