データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
図書館員のコンピュータ基礎講座
サイトを閉鎖しました。 トップページに掲載していたとおり、このサイトは、図書館員のためにICTに関する知識・知恵を掲載するという趣旨で提供してきました。 私は元々ICTの知識がなかったため、業務上の必要により調べた内容などを自分用のメモとして作成しPC内に蓄積していました。そして、しばらくして、それを新人職員研修にも用いるようになり、さらにWebに掲載するようになったという経緯でこのサイトを開始しました。 図書館業務に必要なICTに関する情報は多様かつ膨大です。必要が出てから勉強を開始していては間に合わないことも多くありました。また、ICTを初心者に分かりやすく簡潔に解説している書籍やサイトも多くありませんでした。そのため、必要になった時に取っ掛かりとして利用できる初心者に分かりやすいサイトとなることを目指して更新を重ねてきました。 しかし、ICTの刷新や改訂の頻度は高く、その内容を正しく
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