松尾豊のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ＡＩの今後の可能性を考える人におすすめ
【概要】
●ＡＩによる会話
●脳とＡＩの違い、誤差逆伝播法
●ＡＩと芸術、深層生成モデル
●人間の知能の仕組み
●インタビュー（ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン）
【感想】
●今のＡＩ技術の限界を知ることができた。
特に、今のＡＩ研究では「考える」ことに重点が置かれているが、「感じる」こと、すなわち、環境を知覚して運動制御を行うシステム、を研究しなければ人間の知能と同じものは作れないのだろうということがよくわかった。
●後半２名のインタビューは、ＡＩを発展させるための考え方やＡＩを敵対させて訓練するなど、いろいろな知識が得られるいい読み物だった。 -
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Posted by ブクログ
一冊通せばデータアナリシスに使うpythonの手法を一通り学ぶことができる。
オライリーの「Pythonによるデータ分析入門」の後でこなしたので、numpy, pandasやmatplotlibにはまることなく目的であるscipyやscikit-learnの章にたどり着くことができた。
高校生から大学教養課程の数学・統計しか使わずに解説してくれるので、scipyとscikit-learnの専門書に取り組む前の導入としては素晴らしい内容である。
加えて、Appendix3に掲載されている各分野の専門書のリストは大変役に立つ。
自分が在学中にこんなにも実践的な講座は用意されていたとは、いくら思い起こしても記憶にないので、本書が実際に東京大学で実施された講座内容を書き起こしたものであることにいい意味で驚かされる。 -
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Posted by ブクログ
データサイエンティストとはどのような知識が必要なものなのかという観点で最初の１冊として購入しました。
結論から言うと、よく整理されていている点は良いのですが、深く学ぼうとすると、この本だけでは難しいと思います。
おすすめはこの本をベースにつまずく部分があれば別の本かネットで調べて進めていくのが良いと思います。
私の場合は、手を動かしならが進めていくうちに、統計学で詰まりました。ただプログラムを写して進めていくこともできますが、納得しながら進めないと意味がないと思い、その後、統計学を別の本で勉強、機械学習についても別の本で学習しました。再度、この本に戻って再勉強すると、よく整理させていて理解することができました。 -
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Posted by ブクログ
人工知能学会所属の学者十数人がそれぞれのアプローチで「そもそも知能とは」「そもそも人工とは」から対話形式で語る本。興味深いのは「人工知能研究は今のところ研究者間でゴールが共有されていない」ということ。一番簡単なところでは、「人間の思考を再現したいのか」「人間とは別の思考回路で新しい解を得たいのか」からして統一されていない。
そんなわけで各章ごとに論点がてんこ盛りなのだが、まず、クリエイティブであることと知識の多寡は関係ない、という最近の感覚はやはり脳の動きとしては「嘘」と言っていい。推論のためには知識、記憶が必要なのだ。
そして本当にクリエイティブな人はそんなことはとっくに経験的に知っている。ジョイスは「イマジネーションとは記憶のことだ」と述べたという。
そういうことだよな・・・