本記事は『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』からの抜粋です。掲載にあたり、一部を編集しています。 サポートベクトルマシン(カーネル法) ディープラーニングが登場する少し前には、カーネル法を用いたサポートベクトルマシンは大変人気がありました。 サポートベクトルマシンにカーネル法というテクニックを導入することで、複雑なデータに対して人手で特徴量を作らなくとも扱えるようになったためです。もちろん、今もさまざまな分類・回帰の問題に使われるアルゴリズムです。 概要 本節ではサポートベクトルマシンにカーネル法を導入することで、複雑な決定境界を学習できることを説明します。ここでは分類を例にとって説明していますが、回帰にも同様にカーネル法を利用できます。 線形サポートベクトルマシンではマージン最大化により、データからなるべく離れた「良い」決定境界を得ることができます。しかし、決定
2015年、Googleの囲碁AI「AlphaGo」が登場したときのことを、皆さんは覚えているだろうか? 深層学習を活用したAlphaGoは、人工知能の世界にブレークスルーを起こしただけでなく、囲碁の世界をがらりと変えた。囲碁AIはさまざまな国で爆発的に進化し、若い世代の棋士にとっては、AIを使った対局学習が普通になりつつあるという。いわば人とAIが「人機一体」で戦う時代の到来だ。 そんな中、AI開発事業と囲碁棋士の育成を手掛けるグロービスは2019年4月、国産の囲碁AI「AQ」をベースにした「GLOBIS-AQZ」で世界一を目指すプロジェクトを発表した。 囲碁AI開発は、F1の開発に匹敵? 「囲碁AI開発はかつてのF1開発に匹敵すると考えています」と、グロービス代表の堀義人氏は語る。トヨタやホンダはF1に参戦し、世界企業としのぎを削ることでさまざまなイノベーションを生んだ。同じように、G
「目指すは、棋士とAIの『人機一体』です」 囲碁AIを積極的に活用することで知られる日本棋院所属のプロ棋士、大橋拓文六段が語った言葉だ。 2019年4月18日、グロービスと日本棋院、囲碁AI「AQ」開発者の山口祐氏、トリプルアイズの4者合同で、囲碁AI世界一と若手棋士育成を目指す「GLOBIS-AQZ」プロジェクトを発表した。大橋六段もテクニカルアドバイザーとして参画する。 人間がAIに対抗するのではなく、人間がAIを上手に乗りこなし、互いに成長する――。こう書くと、プロ棋士の世界で人とAIが理想的な関係を構築しつつあるように思えるが、現実はもうちょっと複雑である。 人がAIを乗りこなすのか、それともAIが人を乗りこなすのか。囲碁AI活用の最前線に立つ大橋六段に伺った話を基に、AIと人間を巡る未来の一端をのぞいてみたい。 AlphaGoが囲碁界を激変させた 英ディープマインド(DeepMi
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