機械学習とは？種類やできること、プログラムとの違いを解説
機械学習とは 本稿では、まず機械学習とは何かについて説明します。機械学習とは何が何を学習しているのか、従来のプログラムとの違いは何か、についても触れます。類語としてよくでてくるディープラーニング（Deep Learning、深層学習とも）、教師あり学習、教師なし学習についても用語を整理します。 その前に人工知能とは？ 機械学習の説明の前に、本来なら人工知能（AI：Artificial Intelligence）の説明が必要なのですが、じつは人工知能（以降AIと表記）に対する明確な定義は存在しません。そもそも知能の定義ができているかどうかも定かではないので、AIもまた定義できないという専門家の意見もあります。 AI研究には2つのアプローチがあります。ひとつは、人間の意識や感情、思考そのものを機械によって再現または構築する試みです。SF映画などで、人間の人格をそっくりそのままチップやロボットに
AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！ - ナゾロジー
AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。 米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。 ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。 研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。 もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。 研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました
ジオシティーズの閉鎖で消えた「わからん科目攻略法」が、埋もれるのがもったいないので、ここで紹介する。
かつて「ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで１０回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く
英単語の覚え方・コツ 第二言語習得研究・最新の脳科学研究に基づく学習方法 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回は英単語の覚え方・コツを考えていきます。第二言語習得研究・最新の脳科学研究に基づいて効果的な英単語学習方法を紹介していきます。どれぐれいの語彙が必要なのか、どれぐらい深く学習するべきかという基礎知識を確認した後で、第二言語習得研究・脳科学研究に基づく学習のヒントの事例や研究を紹介していきます。最後に学習スタイル診断を紹介するので、自分に合った学習戦略み基づいて英単語学習をぜひはじめてみてください。 第二言語習得研究から考える英語学習方法はこちら↓↓ www.sunafuki.com 英語が話せるようになる実践トレーニングはこちら↓↓ www.sunafuki.com シャドーイングの実践方法はこちら↓↓ www.sunafuki.com パターンプラクティスの正しいやり方はこちら↓↓ www.sunafuki.com 参考文献 「脳科学的に正しい英語学習法」 「英語の学び方入
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
機械学習研究の現状とこれから
2. 2 自己紹介 現職： 理化学研究所・センター長：研究者とともに 東京大学・教授：学生とともに 企業・技術顧問：エンジニアとともに 専門分野： 機械学習の理論・アルゴリズム開発 機械学習の実世界応用 （音声，画像，言語，脳波，ロボット， 自動車，光学，広告，医療，生命など） 3. 機械学習の国際会議の動向 参加者数が激増： ICML: International Conference on Machine Learning NIPS: Neural Information Processing Systems 企業のスポンサーも非常に活発： 00年代前半：アメリカのIT企業(Google, IBM, Yahoo, Microsoft...) 00年代後半：世界中のIT企業 (Amazon, Facebook, Linkedin, Tenc
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