機械学習システムについて

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1. 機械学習システム
2. 人工知能と機械学習って違うの？ 人工知能やDeep Learningと いう言葉がバズってますけど 同じものなの？ 機械学習とは 　『人間が明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピューターに与えるこ と』 人間がプログラミングすることが困難な部分を、機械が自動的に 学習できるようにする 人工知能は人間と同等かそれ以上の知識を持っているもの 人工知能は人間と同等かそれ以上の知識を持っているもの
3. 強いAIと弱いAI 【弱いAI】 万能ではないがある処理をするのにそれ なりの予測ができる AI • 画像・音声認識 • 道案内 • チェスや将棋 【強いAI】 人間と同等かそれ以上の知能を持ってい ると感じられるもの • 会話する • 高度な推論をする • 道具を使う • ウソをつく
4. 最近はやりのDeepLearningとは？ 多層型のニューラルネットワーク • 3層以上のニューラルネットワークを主に指します 階層を多層にすることで表現力は向上する 階層を増やすことで計算量は増加する
5. Deep Learningによる人工知能 脳科学を考えると • 一つの神経はどんな機能があり何をするのか • 脳はどのような要素から成り立っているのか • 記憶とはどこに、どのように保存されているのか • ひらめきとはどのようにして起きるのか これらをDeep Learning だけで実装できるとはとても思えないですよね
6. 結論 Deep Learningを極めると人工知能 (強いAI)ができるというのは 現状では大きな間違い Deep Learning が注目されているのは他の手法よりも精度が高いため
7. ではどうする 弱いAIと強いAI どちらからもアプローチはあると思うが、我々は機械学 習を示す弱い AIからのボトムアップから強い AIライクなものを目指す 人間ができる機能の１つを機械学習を用いて表現することでその 1つの 機能については人間を超えられるものができるはず
8. 前回から 前回 Chainerを用いてDeep Learningを行った際にアルゴ リズム理解不足でChainerが使えなかったためリベンジとし てこちらの書籍を元に理解を進める
9. 結論２ 画像検索について考える 画像をクラスタリングする際にコストは大きいが DeepLearningに置き 換えることで精度の向上が望める
10. 考えが1周してしまったのですが。。。 研究からみた機械学習 • 機械学習自体の問題に取り組む ⇒ 多様な問題が各分野で存在 • 機械学習を利用 ⇒ データが存在するとこどこでも適用可能 実践から見た機械学習 • あらゆる産業分野での実用化が進む • 既存手法(人を含む)を凌駕する性能を達成し、新しい産業へ