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ドラクエ3
open-innovation.hatenablog.com
前提としまして、【人工知能の正確な定義は存在しません】。 専門家の中でも常に「人工知能とは何か」と議論がされています。 一研究者からの個人的な見解を述べますと、 『人工知能(AI)とは、人工的に作られた知能っぽく振る舞うもの、または作るために必要と思われる技術』 です。この言い方だとかなりの広い範囲のものが入ってきます。 人工的に作られた知能っぽく振る舞うもの ここには、賢く振舞っているようにみえる家電製品も含まれます。 例えばルンバです。あれは(少なくとも初期の型は)あらかじめ決められたアルゴリズムによって掃除していました。「壁沿いに掃除する」「壁にぶつかったらランダムに方向を変える」などです。 このように「人間の決めたルールに従って動いている」だけのものも、「知能っぽく振る舞う」のならば、AIという範疇に収めてしまって良いと思っています。 作るために必要と思われる技術 こちらには以下の
挑戦的なタイトルで物議を醸している論文です。投稿日は2017/2/28。 投稿者は南京大学のZhi-Hua Zhou氏。中国で最高峰の機械学習研究者です。 https://scholar.google.com/citations?user=rSVIHasAAAAJ 簡単に言うと、多段階決定木をstackして深く(Deepに)した手法が、Deep Learningに精度で匹敵し、ハイパーパラメータが少なく済み、小規模な訓練データでうまく行く、という話。 そもそもKaggleではxgboostが色んなタスクでstate-of-the-artであり、boostingは強いなぁという印象。 機械学習の研究者・開発者は動向を追うべきでしょう。実装も(今は見つけてませんが)すぐ出てくると思われます。 【2017/3/13追記】Rでの実装をした人がいました。情報提供感謝いたします。 github.com
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