PRML ガール 〜とある文芸部の統計女子〜 - 木曜不足
これは「PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜」の幕間的なお話です。 未読の方は先にそちらをどうぞ。 PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - 木曜不足 「先輩、先輩。我らが PRML ガールの評判聞きました？」 「聞いてない」 「やっぱり気になりますよねえ。ねえ？」 「僕は別に」 「……」 「……わかったわかった。どんな評判なの？」 「評判というか苦情ですかね。『 PRML ガール言うくせに PRML 関係ないやん！』みたいな」 「まあ、情報量とエントロピーの話しかしてないし」 「『あとがきがわりの AC ガール』（暗黒通信団刊行の書籍『PRML ガール』に収録）に至っては選択公理ですからねえ。そんな評判を跳ね返すためには、紛れもなく PRML ってテーマをここらで一発取り扱っておくべきなんじゃない
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
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