「脳科学は終わったのか？」DeepMind創設者Demis Hassabisの答え - Qiita
前書き － 人工知能と脳科学 － 最近のAI (Artificial Intelligence) の進歩はすさまじいですね。特に、深層学習 (Deep Learning) はTensorFlow, Chainerなどのライブラリの普及もあり、一般的に広く使用され、知られる概念になりました。 ところで、Deep Learningの歴史を簡単に紐解いてみると、はじめは脳の計算原理を実装しようとする試み、つまりニューラルネットワーク (Neural Network) の研究からスタートしました。人の脳は100億ともいわれる数の神経細胞からできています。それらは解剖学的に分かれた領域に位置し、それぞれの脳領域は特定の計算を行っています。各脳領域は互いにコミュニケーションを取り合い、行動選択に関わる情報を処理しています。 こうした脳科学の知見は、ニューラルネットワークの研究をインスパイアしてきました
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思い、このコースの何がいいのか簡単にまとめたいと思います。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケ
Coursera Machine Learning (11): 写真の光学文字認識 (Photo OCR) - Qiita
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 最終回、第十一弾は、写真OCR (Photo Optical Character Recognition)です。 機械学習の応用例としてのコンピュータービジョン (Computer Vision)ですが、人工データ合成 (Artificial Data Synthesis)、天井分析 (Ceiling Analysis)といった、実際に機械学習を用いるプロジェクトを行うときに欠かせない要素も一緒に学びます。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正
Coursera Machine Learning (6): 機械学習のモデル評価（交差検定、Bias & Variance、適合率 & 再現率） - Qiita
Coursera Machine Learning (6): 機械学習のモデル評価（交差検定、Bias & Variance、適合率 & 再現率）機械学習coursera交差検定適合率再現率 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 第六弾は、機械学習モデルの検証です。データを手に入れ、いざモデルを作りました。そのモデルはいいモデルなんでしょうか？そもそもいいモデルってなんでしょう？そういう、意外と大切なことを学ぶ回です。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正規方程式 Coursera
Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 - Qiita
Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数機械学習coursera最急降下法単回帰分析目的関数 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 第一弾は、機械学習の定義 (What is machine learning?)、単回帰分析 (linear regression)、最急降下法 (gradient descent)、目的関数(cost function) です。 そもそも機械学習ってなに？ 機械学習の元々の定義は、 The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly pr
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