中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
実タスクで機械学習を導入するまでの壁とその壁の突破方法 - yasuhisa's blog
社内で機械学習の案件があった際に、機械学習の経験者しか担当できないと後々の引き継ぎで問題が起こりがちです。これを防ぐために、機械学習に興味があり、これまで機械学習を経験したことがないエンジニアにも担当できる体制を整えられることが望ましいです。しかし、機械学習のことに詳しく知らないディレクターやエンジニアにとっては、どのような機械学習の理解段階ならばタスクを任せられるかの判断をするのはなかなか困難です。そこで、このエントリでは機械学習を実タスクでやるまでに乗り越えるべき壁だと私が思っているものについて説明します。 第一の壁: 綺麗なデータで機械学習の問題を解ける 講義で扱われるような綺麗なデータを扱える 行列形式になっていて、欠損値や異常値もない 上記のデータを回帰や分類問題として解くことができる 実際に解く際にはライブラリを使って解いてよい 手法を評価する上で何を行なえばよいか(Preci
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