ディープラーニングのということはやりたいことがあればこのままだ

プログラムを書いてもらう

人がニューラルネットワークに教えたのは、数字の特徴には一切ふれていません。つまり、ら学んだことになるわけです。
膨大な数の数字の画像と、その画像の答だけであり特徴については、人ではなくこのネットワークが自実はこの部分に最も優れた点があります。
これまでのコンピュータは、人が教えた判断基準に基づき、情報を検索しその基準に合致した情仮に人が気付かない事象は、報を得るものでした。よって人が教えなければ何も処理ができず、ンピュータも気付くことができませんでした。
コしかしニューラルネットワークにおいては、人が教えるのは多くの情報とそれが正解か否かの1わば入力部分と出力結果のみです。



AIの活用として注目したい
それがどのような判断基準によって正解を導き出すかは、人ではなくコンピュータが自ら行っているわけです。
入力情報を用意し、それが正解か否かは、あらかじめ用意しておくことで自動化が可能となります。つまり、コンピュータが勝手に学び、精度を上げていくことが可能となったわけです。これがこれまでのコンピュータの動作にはない大きな進化であり、人工知能のクオリティを大幅に向上させることにつながったわけです。

  • 人工知能の研究に深く影響を与える序幕となるのです
  • AIは優れた脳機能を模倣する
  • AI時代を生き抜くことができます

人工知能の君は無罪放免

コンピュータが非常に増えてくる深層学習による画像認識能力の飛躍的な向上-これまでの画像認識能力コンピュータの処理速度の飛躍的な向上に加え、ニューラルネットワークによる深層学習(DeepLearning)の実現により、昨今、人工知能はこれまでに持つことのできなかった様々な能力を身につけることに成功しています。
この中のひとつに、画像認識能力の飛躍的な向上を挙げることができます。これまでコンピュタによって画像を認識させることは、非常に難しいことといえました。ちなみに、2012年以前、コンピュータによる画像認識率は75%程度にとどまっていました。
インターネットにつなげて便利にする

AIの略で細胞はありません猫の画像を読み込ませ、それが猫であると正解する確率は、おおよそ34程度の精度にとどまっていたのですそれまでの画像認識は、認識するための条件設定を、人がコンピュータに与えることで実現していました。これは当然といえば当然ともいえます。コンピュータは自ら意思を持って画像を認識しているわけではないので、認識するための条件設定を、人が細かく指示し、その条件に合致するものを持ってくる以外に方法はなかったわけです。
ところが、人が猫を猫と認識する条件を、明確に条件化するのは難しいといえます。猫の写真の中には、明らかに猫の特徴を表しているものがある一方で、一見して猫かうさぎかわからないような画像もあるはずです。

人工知能がもつ本能に依存するのではないだろうか

しかしそれでも、人が猫と認識するのは、その写真の背景や雰囲気、さらには、うさぎではない特徴などを瞬時に読みとっているものです。しかしこれを条件設定のパラメータとしてすべて表現するのは難しく、よって人の認識能力をそのままコンピュータに伝えることができなかったわけです。
-画像認識の正解率を大幅に引き上げたディープラーニングしかし2012年、新たに開発された画像認識システムが、これまでの認識能力を大きく引き離す結果を叩き出すことに成功しています。
コンピュータの発明があります

人工知能とは簡単に言えば

IoTこのように色々と課題も山積しているそれまでの75%の認識率を、85%にまで引き上げ、あっさりと認識率の記録を更新することになりますさて、ではなぜ2012年以降の画像認識システムは、それ以前のシステムを圧倒する高い認識率を実現することができたのでしょうか。実はこれには、人工知能技術を大きく押し進めるメカニズムとその結果が介在していました。