感情タグBEST3
このページにはネタバレを含むレビューが表示されています
Posted by ブクログ
機械学習は、AI＝人工知能、の中の技術の一つ。
教師無し学習は、統計学のクラスター分析や主成分分析と同じ。
強化学習は、勝ち負けを教師データとして扱う。モンテカルロ法やQ学習など。
K近傍法で分類する。
決定木は分類ルールを作って分類する。
みにくいアヒルの子定理＝見にくいアヒルの子も区別できない＝どの性質も同じウエイトにすると、アヒルの子と見にくいアヒルの子は似ている項目の方が多い。体の大きさや色の比重を大きくしないと、違っていることにはならない。
蟻コロニー最適化法は最短経路の探索に適している。
粒子群最適化法は、生物の群れを模倣したもの。
AFSAは、魚の動きを模倣したもの。
強化学習は二足歩行を上手に歩かせるなど、制御に使われる。モンテカルロ法など。うまくいったときに報酬を与える。Q学習は、行動に対する価値であるQ値が設定されている。
深層学習＝ディープラーニング＝ニューラルネットワークを発展させたもの。
伝達関数や出力関数によって評価する。重みと閾値を設定する。
ニューラルネットワークは必ず何かを返してくる。制御や判断に組み込む場合は注意が必要。
畳み込みニューラルネット＝人間の視覚神経を模擬したもの。
畳み込みとは、入力データの各部分に対して同じ処理を繰り返して、その結果をまとめる。結果を集めて新しい画像を作り出す。画像の特徴を抽出する。
ブリーフィングによって曖昧にぼかすことで全体的な特徴を取り出す。
『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン』
『基礎から学ぶ人工知能の教科書』
『Pythonではじめる機械学習』
『ゼロから作るDeepLeaning』
『機械学習と深層学習 Pythonによるシュミレーション』
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』
『機械学習ーデータを読み解くアルゴリズムのい技法』
