強化学習とバンディットアルゴリズム (Vol.10)
はじめに 前回は「教師あり学習」の「回帰」と「分類」、「教師なし学習」の「クラスタリング」について説明しました。今回は、もう1つの学習法である「強化学習」について、その代表的なアルゴリズムである「バンディットアルゴリズム」と一緒に説明します。 強化学習は、教師あり学習のように「答え」が与えられるわけではなく、「報酬」を得るために自ら学んで賢くなる学習法です。囲碁や将棋のようなゲームで圧倒的な力を示しますので、”氷上のチェス”と呼ばれるカーリングを例に説明しましょう。 カーリングは4人チームで10エンド戦って合計点数の多い方が勝ちとなるスポーツです。エンドごとに先攻後攻があって後攻が有利なゲームなのですが、エンドに勝つと次のエンドは先攻になるため、わざと引き分けて後攻を続けたり、先攻の時は相手に1点だけ勝たせて後攻を得たりするなどの駆け引きもあります。ゲームの報酬は最終的に試合に勝つことです
機械学習の仕組み (Vol.4)
div.hs-menu-wrapper > ul > li" data-pacnav-mobile-width="820"> AISIA AIの実用化 外観検査システム ブログ はじめに 3回に渡って人工知能という得体の知れない舞台でどんなキャストがそれぞれの役割を演じているかを見てきました。全体のイメージはつかめたと思いますので、今回からはぐっと目を近づけてディープラーニングの仕組みを理解していきたいと思います。 機械学習とは 機械学習は、コンピュータに学習させて人間と同じような認識・判断を行わせる人工知能の手法１つです。アルバイトで雇った人に仕事内容を教えてから、仕事をさせるのと同じく、機械学習は図１のように「学習処理」と「判定処理」の２つの手順で行われます。 (1)学習処理 機械学習の学習の仕組み（ライブラリ）がどんなに優れていたとしても、何も訓練しなければ赤ちゃんと一緒です。最初に
GoogleとMicrosoftのAIプラットフォーム【前編】
はじめに 機械学習を利用するには、「ニューラルネットワークのライブラリを自作して一から頑張る」「既存のライブラリを利用して自分で機械学習モデルを作成する」「用途に応じた学習モデルが用意されているAIサービスを利用する」という3つの方法があります。 最近になって、3つ目の手段を提供する総合サービス（AIプラットフォーム）が充実して来ました（表1）。今後のビジネスにAIを活用するためには、各社がどのような内容のサービスを展開しつつあるのかを知っておく必要があります。そこで、今回と次回の2回に分けてGoogleとMicrosoftのAIプラットフォームを取り上げ、各社で提供されているサービスの内容について解説します。
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