これらの機能につきまして、長きにわたり皆様にご利用いただけましたことを、心より感謝いたします。今後より良い形でご提供できるよう検討を進めるため一時的に提供を終了させていただきAIの更なる活用により、OKWAVEをご利用いただきやすいサービスへ進化させていきます。
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機械学習の種類: 教師あり学習編 - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 機械学習にもいろいろなモデル（アルゴリズム）があります。これらのモデルは優劣だけではなく、得意分野・不得意分野があったりするので、解きたい問題に応じて最適なものを選びます。 scikit-learnより どういう時にどういうモデルを使えばいいか、scikit-learnが用意しているチャートを参考にすると分かりやすいですね。 機械学習はまずは大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分けられます。ざっくり説明すると、「教師あり学習」は問題と答えがセットになって学習する方法、「教師なし学習」は正解不正解のデータが入っていないので、クラスタリングや外れ値検出で傾向をつかむ学習方法、「強化学習」はいいことをしたら報酬を与えていく学習方法です。以下の記事にざっくりとまとめてあります。 learning.ikeay.net 今回はその中でも教師あり学習のモ
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真に知的な人工知能は、本当に人間の雇用を減らすだろうか。技術的特異点について。
このところ、自動診断の人工知能について考えている延長線で、技術的特異点というやつについて考えることが多いです。 技術的特異点というのは、将来、ある時点で、人間よりも知的にすぐれた機械が登場するだろう。で、そういう知的な機械が登場すると、技術を発展させる仕事は、人間よりも機械の仕事になるだろう。というアイデアです。その、人間より知的な機械が登場する時点を、「技術的特異点」と呼んでいるわけです。 技術的特異点（Wikipedia） で、こういう話になると、いつも、僕みたいな技術的楽天主義者が議論をふっかけられるのが、「そういう機械が出てきたら、人間の雇用を奪うんじゃないか」って、話です。 この問題、たぶん、「知的」の意味をどう捉えるかなんですけれど、僕は、もし、人間以上に知的な機械が登場したら、人間のサラリーマンと並んで仕事して給料欲しがったりなんてしない気がするんですよ。 だって、奴らは、電
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人工知能「Watson」に足りないのは、スタートアップ発のデータだった！：佐俣アンリ×IBM〜生きたデータが、ぼくらのビジネスをエンパワーする｜WIRED.jp
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