シンギュラリティの、その先へ ～未来の科学とテクノロジー～
ロボットが人間よりも賢くなる日もそう遠くはないでしょう。ニューヨーク市立大学 理論物理学 教授のミチオ・カク氏が、未来の謎に踏み込みます。それは事実と現在のテクノロジーに基づく未来です。予測は思ったより早く現実のものとなるかもしれません。 シンギュラリティ - スーパーロボットの登場 「ロボットが人間と同じぐらい賢くなる日が、いつか来るでしょう。その時には、未来学者が称する『技術的特異点』を目の当たりにすることになる。」と世界的に著名な理論物理学者であるミチオ・カク氏は言います。 現在のロボットは「3D」、つまり「Dull（退屈な）」、「Dirty（汚い）」、「Dangerous（危険な）」仕事を担当しています。反復作業というものは、退屈でつまらないものです。下水道の清掃や事故の後始末、爆弾の拡散は、危険な作業であることは言うまでもありません。最先端ロボットでさえもゴキブリほどの賢さも持ち
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
AlphaGoのしくみ
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
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