【人工知能】ロボットが人の書いた文字を認識するために必要なこと - かんがえちゅう！
こんにちは。できです。 人工知能の記事書くとすぐ読んでくれて嬉しいので書きます。たくさん。書きます。今日は、人工知能にはどんな技術が使われているのか解説しますね。 ですが、人工知能にもいろいろな種類があるので、まずはどんなものがあるか解説していこうと思います。今日は統計的な手法編です。他の手法でニューラルネットというのがありますがそれは今度にします。 人工知能を実現する技術、機械学習の方法 統計的機械学習 ＜ー 今日はこっち ニューラルネットワーク 人工知能って言っても、考え方がたくさんあって単純に切り分けることはできないのだけど、とりあえず工場で車を作っているロボットよりは人間ぽいね、くらいの技術なら現時点でもたくさん存在しています。 人工知能というと機械学習を指すことが多い そういった技術を生み出しているのが上記のアプローチによる機械学習です。こういうロボットは、ドラえもんとか鉄腕アト
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。 昨日分析したデータは、1番の人にお勧めなアイテムは104で、4.25点をつけるだろう、という予想でした。なぜこのような計算結果になったのか、なんとなく感覚をつかんでみよう。 入力に使ったCSVデータを、簡単にグラフ化してみたのがこれだ。 レコメンド対象となる1番の人は、青のグラフだ。この青のグラフのパターンに一番似ているのはどれだろう？ 101〜103をぱっと見た感じ、紫(5)の人と似た傾斜だと感じると思う。また、赤(4)の人も分かりづらいけど結構似ている。102の評価は抜けているものの、101*1と103の評価は近い。 逆に、緑(2)の人とは正反対の好みを持っているようだ。グラフが逆行している。黄色(3)の人は…、あんまり関連性はなさそうだな。 というような
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