日本が機械学習パラダイスなのは情報大航海プロジェクトのおかげ - kuenishi's blog
人工知能じゃ〜これからはシンギュラリティじゃ〜と盛り上がっており、猫も杓子も深層学習で人工知能で人類皆失業などと楽しいお祭り、ぼくは嫌いじゃない。我々が生きていくためには金が必要なんだ。というわけで、ちょっと気になって調べたことがあったのでここに記録しておく。もしこれが知財や法曹方面の業界で有名な話だったらコンピュータエンジニアたち何やってんのという話ではある。 AIブームというやつが燃料になって日本は機械学習パラダイスだという記事が話題になっているが、これは平成21年の著作権法改正で追加された著作権法47の7のおかげである（ラッキー！） じゃあ、そもそもどうしてそんな条項ができてるの？ 調べてみたら情報大航海プロジェクトが深く関わっているようだよ？ちょっとは感謝したらどう？？ もともとこれが気になっていた。ので調べました。という話。 著作権法の47の7が、思いがけず今重要にって解説が散見
いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
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