AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
PRML演習問題 全問解答
演習3.24の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 演習3.2... 演習3.23の解答です。 演習3.12で示されたモデルのモデルエビデンスが(3.118)となることを求める問題。 3.3...
月探査機「かぐや」、月に巨大な地下空洞を発見 - さらなる探査に期待膨らむ
宇宙航空研究開発機構(JAXA)は2017年10月18日、月の地下に長さ約50kmにもおよぶ巨大な空洞があることが判明したと発表した。日本の月探査機「かぐや」の観測データを解析していた国際共同研究チームが発見したもので、論文は同日、米科学誌「Geophysical Research Letters」に掲載された。 月の縦孔は2009年に、「かぐや」によって初めて存在が確認され、またその周囲に地下空洞が広がっている可能性も高いと考えられていた。今回の研究により、それが裏付けられたことになる。 今後のさらなる探査により、月の起源と進化にまつわるさまざまな謎を解決できる可能性があるほか、将来の月基地の建設場所として活用できる可能性もあるなど、期待が高まっている。 月探査機「かぐや」による観測の様子(想像図)。搭載された月レーダー・サウンダーによって、月の地下構造を調べることができる (C) JA
【産経抄】日本を貶める日本人をあぶりだせ １０月１９日（1/2ページ）
日本の新聞記者でよかった、と思わずにはいられない。地中海の島国マルタで、地元の女性記者が殺害された。車に爆弾を仕掛けるという残虐な犯行である。彼女は「タックスヘイブン」（租税回避地）をめぐる「パナマ文書」の報道に携わり、政治家の不正資金疑惑を追及していた。マルタとはどれほど恐ろしい国か。 ▼今年４月に発表された「報道の自由度ランキング」では４７位、なんと７２位の日本よりはるかに上位だった。ランキングを作ったのは、パリに本部を置く国際ジャーナリスト組織である。日本に対する強い偏見がうかがえる。一部の日本人による日本の評判を落とすための活動が、さらにそれを助長する。 ▼米紙ニューヨーク・タイムズに先日、「日本でリベラリズムは死んだ」と題する記事が載っていた。日本の大学教授の寄稿である。安倍晋三首相の衆院解散から現在の選挙状況までを解説していた。といっても、随所に左派文化人らしい偏った主張がみら
機械学習モデルの予測結果を説明するための力が欲しいか...？ - クソして寝ろ
はじめに 最近はAIや機械学習などの単語がビジネスで流行っていて、世はAI時代を迎えている。QiitaやTwitterを眺めているとその影響を受けて、世の多くのエンジニアがAIの勉強を始め出しているように見受けられる。 さらに、近年では機械学習のライブラリも充実しており、誰でも機械学習を実装することができる良い時代になってきた。 その一方で、特徴選択を行い精度を向上させたり、機械学習の出した答えがどの特徴に基づいて判断されたのかを理解したりするには、モデルに対する理解やテクニックが必要となる場合も多々ある。複雑なモデルになると人間には解釈が困難で説明が難しい。近頃流行りのDeep Learning系のモデルだと頻繁に「なんかよくわからないけどうまくいきました」となっていると思う。 一般的なエンジニアとしては、この点が割と課題なんじゃないかと勝手に思っている。というか、私が課題に感じている。
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