機械学習とは | TickTack World
■それでは「やさしい機械学習」を始めましょう。 『機械学習（Machine Learning・MLと略します)』とは、機械にデータを学習させ、データに潜むパターンや特性を発見し、予測させることです。 この機械学習は、人工知能（AI）における研究課題として、1960年頃から研究されてきました。何度かAIブームがありましたが、その長い研究期間に、大学では様々なMLアルゴリズムが考え出され試されてきました。 そして近年、成績が良く実績あるMLアルゴリズムは、コンピューターパワーの急激な進化と伴って、大学などの研究機関がオープンソース（OSS）化しました。このOSSのフレームワークが火付け役となり、機械学習は一気に実用化段階に入ってきます。 それではまず、そもそも機械学習は、何の役に立つのでしょうか？ ■その応用先を（2015年末の時点ですが）大まかに分類すると、次のようになります。 ・予測：最も
やさしい深層学習の原理 | TickTack World
それでは、最先端分野である人工知能で利用されている、「深層学習（ディープラーニング）」について、その動作原理を簡単に説明しましょう。この深層学習は、現在最もホットな研究分野なので、毎週のように新しい研究成果が発表されています。このため、ここでの情報も半年も経つと陳腐化してしまう恐れがあります。この「やさしい深層学習」は、できるだけ原理的な概念に留めますので、その点はご了解ください。 深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク（Neural Network）」の階層を深めたアルゴリズムです。このニューラルネットワークとは、生物の脳の神経細胞（ニューロン）をモデルとしたアルゴリズムで、1940年代から始まる長い研究の歴史があります。 上の図は、このニューラルネットワークの構造を示しています。ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層
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