中学一年生がPythonの知識ゼロからAIを作るまで - Qiita
こんにちは、zenboですm( _ _ )m これからPythonの知識ゼロから学習していきたいと思います!(^_^) そもそもなぜPythonをやろうと思ったの？ 近年、AIの注目度が格段に上がりました、それが、機械学習やディープクラーニングの技術の発展です。 この中で、今後ITの世界でやっていくには、今ぐらいから、AIについて学んでおくべきだと思ったのです。 そんな時、あるネット記事を読みました、そこには、AIの作成にはPythonが勧められていました！ここで、Pythonに興味を持ち始めました 今の所Pythonってマイナーな感じがするけど... 確かに今の所日本では、そこまで有名じゃありませんが 海外では、とても使われていて、 YouTube Dropbox Instagram などがあります。 この情報を見て、Pythonの学習を決心しました。 では次から実際に学習を始めていきた
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
グーグルとJigsaw、有害コメントの分類を容易にする機械学習ツール発表
Alphabet傘下のGoogleと技術インキュベーターJigsawは米国時間2月23日、コメント欄の嫌がらせを減らすことを目的に、不快なコメントを見つけやすくする機械学習ツールを発表した。 「嫌がらせが原因で、多くの人々が自分の考えをオンラインで共有することをあきらめたり、自分と同じ意見を持つ人にしか話さないようになったりしている」とJigsawの製品マネージャーCJ Adams氏は声明で述べた。 このソフトウェア「Perspective」は、人が「有害」だと分類したほかのコメントとの類似性に基づいてコメントにスコアを適用する。Perspectiveは、何が有害で何が有害でないかを学習するために、これまでに膨大な数のコメントを確認している。AIをベースに使用するPerspectiveは、処理の過程で学習していく。 Perspectiveが提示する情報に対し、パブリッシャーはどのように対応
機械学習や深層学習ばかりが人工知能じゃない
人工知能（AI）を理解するうえでそもそもの問題は、「人工知能」という言葉で大くくりにしているものの、実は色々なものがあるということです。 そこで人工知能にどんなものがあるのか、どんな仕事をしているのか、どのように使い分けるのかを、見ていくことにします。 今は、「機械学習」やその一部である「深層学習」が流行していますが、もちろん、それだけが人工知能ではありません。他にも多くの人工知能の分野があり、それぞれで多くの研究や開発が進んでいます。 昔のそのまた昔、「人工知能」という言葉が始めて世に知られるようになったときは、「人工知能＝記号処理」でした。人工知能は、記号処理そのものだったのです。その後、記号処理でない分野にも人工知能が拡大し、記号処理での人工知能を圧倒していきました。 そこで人工知能の最初の分類として、「記号処理的人工知能」とそれ以外の人工知能「非記号処理的人工知能」に分けてみます。
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
AIの進化と歴史 -ロボット棋士の勝利を支えた「数理最適化」とは
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今、情報科学において重要な技術のうちの1つとして「人工知能」（AI）が多くの場で議論されている。前回は、人工知能というものが一体何か、ビジネスや社会とどう関わっていくのかについて、コンピュータの歴史を紐解くことによって解説した。 そこでは、「人工知能というものが一体何なのかを定義すること自体が不可能」であるということ、機械は人間と違って「与えられた問題を与えられた方法で解くこと」しかできないということ、「問題を設定して解決することは人間にのみ与えられた能力であること」について示した。 今回は、前回、“人工知能”や「機械」と表現していたものを、それらの具体的な中身である「数理最適化」という方法を解説することによって、より深く理解し、人間に
AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
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いま、人工知能は「Google検索」を大きく変えようとしている