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人工知能(artificial intelligence:AI) とか、・・・

2019-05-01 :  PCクリニック
唐突ですが、・・・・・

人工知能(artificial intelligence:AI)、
機械学習(machine learning:ML)、
深層学習/ディープラーニング(deep learning:DL)、
ニューラルネットワーク(neural network:NN)
等々、・・・

に対しては、使用するプログラミング言語はPythonに落ち着くようダ?

例えば、・・・・・
PythonがAIに使われる理由とおすすめ勉強法
  最近、いたるところで人工知能の話題が満載です。
  GoogleのアルファGoが囲碁のチャンピオンを破ったり、
  ロボットが人間の受け答えをしたり、
  いまや自動運転の車が道路を走ろうとしています。
  現在の人工知能は、人間の脳神経の情報システムをモデルにしたニューラル
  ネットワークを多層に組み合わせたディープラーニングが主流ですが、
  このディープラーニングを扱うためのツールにはPythonという言語が
  使われることが圧倒的に多いです。
  ・・・・・
  ・・・・・



そこで、

基本のキホンから、・・・・・


先ずは、「AI 機械学習」で検索・・・・・

AI、機械学習、ディープラーニングの違いを説明できますか?・・・
  ・・・・・
  ・・・・・
  AIの三大分類 AI > 機械学習 > ディープラーニング
   最も広義に範囲を持つのがAI(人工知能)であり、
   機械学習とディープラーニングを内包する概念である。
  ・・・・・
  ・・・・・
  ※出典:※出典:『What's AI/人工知能のFAQ』人工知能学会公式サイトより


人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは - nVIDIA
  ・・・・・
  ・・・・・
  同心円で表すのが一番簡単でしょう。
  まず、最初に生まれたアイデアが「AI」です。
  これは、もっとも包括的な概念です。
  次に、「機械学習」が発展し、最後に「ディープラーニング」が登場しました。
  今日のAIの急速な成長を促すディープラーニングは、
  AIと機械学習に含まれています。
  ・・・・・
  人工知能(AI)、マシンラーニング(機械学習)、ディープラーニング(深層学習)


コレ1枚で分かる「AI、機械学習、ディープラーニングの関係」 - ITmedia
  ・・・・・
  ・・・・・
  【図解】コレ1枚で分かる「AI、機械学習、ディープラーニングの関係」
   (上の nVIDIA のものと同等)
  ・・・・・
  ・・・・・


AIとは?AI(人工知能)とDeep Learning(深層学習)を簡単に説明
  ・・・・・
  ・・・・・
  AI(人工知能)とは?Deep Learning(深層学習)とは?
  最初に「AI(人工知能)」と「Deep Learning(深層学習)」の
  基本的な概念をご紹介します。
  まず押さえておくべきことは、「AI(人工知能)」は総合的な概念と技術であり、
  「Deep Learning(深層学習)」はAI(人工知能)を支える
  手法のひとつだということです。
  ・・・・・
  ・・・・・


つまり???
  AI=「概念/技術」、ML/DL=「手法」
  機械学習=“規則性やルール”を見つけ出す手法
  深層学習=“基準”さえも見つけ出す機械学習の手法



次に、「学習 ニューラルネットワーク」で検索

ニューラルネットワーク - 静岡理工科大学
  CHAPTER 4
  ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明
から、
ニューラルネットワークと深層学習
へ飛ぶ。
  ・・・・・
  ・・・・・
  ニューラルネットワークと深層学習は、現時点において、
  画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野の様々な 問題に対して、
  最も優れた解決策を与える手法です。

  ・ニューラルネットワーク:コンピュータに、観測データにもとづいて
   学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。

  ・深層学習:ニューラルネットワークに学習をさせるための強力な手法。

  ・・・・・
  ・・・・・


ニューラルネットワークの基礎:仕組みや機械学習・ディープ・・・
  「ニューラルネットワーク(Neural Network:NN)」とは、
  人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とそのつながり、
  つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで
  表現したものだ。近年、人工知能(AI)領域がブームになっているが、
  ニューラルネットワークは機械学習や深層学習(ディープラーニング)
  などを学ぶ際に知っておくべき基本的な仕組みである。
  ・・・・・
  ・・・・・


10分でわかる深層学習のニューラルネットワーク - Qiita
  ・・・・・
  ・・・・・
  ニューラルネットワークとは
  ウィキペディアの言葉を借りますと

  ニューラルネットワークはシナプスの結合によりネットワークを形成した
  人工ニューロン(ノード)が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、
  問題解決能力を持つようなモデル全般を指す

  と説明しています。
  ・・・・・
  ・・・・・


ディープラーニングと機械学習の違い (Vol.5)
  ・・・・・
  ・・・・・
  機械学習と深層学習の違い
  Vol.5まできて今更ですが、「機械学習(Machine Learning)と
  深層学習(Deep Learning)は、どう違うのでしょうか」。
  インターネット上のあちこちに見かける解説で言えば、
  「機械学習 ⊃ 深層学習」です。
  え、なんだっけその記号って声が聞こえてきそうですね。
  ⊃ は学校の数学の授業で習った部分集合で、
  「深層学習は機械学習の一部である」ということです。
  ・・・・・
  ・・・・・
  ニューラルネットワークとは
  人間の脳はニューロン(neuron)という神経細胞のネットワーク構造と
  なっています。ニューロンから別のニューロンにシグナルを伝達する
  接続部位のことをシナプスと言い、ニューロンはシナプスから電気や
  化学反応のシグナルを発信して情報をやり取りします。
  そして、ニューラルネットワークは、こうした人間の脳の仕組みを模倣した
  ネットワーク構造となっており、これが現在の人工知能のモデルです。
  ・・・・・
  ・・・・・


深層学習(ディープラーニング)の原理、CNN、RNN、LSTM,GANを図解で・・・
  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。
  ・・・・・
  ・・・・・
  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。

  ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層」と各層を持ち、
  各層は複数の「ノード(もしくはユニット)」が「エッジ」で結ばれる構造と
  なっています。この隠れ層は複数の層を持つことができ、
  特に深い隠れ層を持つものを深層学習(ディープラーニング)と呼んでいます。

  各層は「活性化関数」と呼ばれる関数を持ち、エッジは「重み」を持つ
  ことができます。そして各ノードの値は、
  そのノードと接続する前の層のノードの値から計算します。
  すなわち、前の層のノードの値、接続エッジの重みの値、
  そして層が持つ活性化関数から計算します。
  この計算方法には様々な種類がありますが、ここでは概念だけとし省略します。
  ・・・・・
  ・・・・・


つまり???
  ML/DL=“手法”、NN=人工知能の“モデル”


但し、初めのところで見つけた、
ニューラルネットワークと深層学習
に載っている:
  ニューラルネットワークと深層学習は、
  現時点において、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野の
  様々な 問題に対して、最も優れた解決策を与える手法です。
  ・・・・・
  ・・・・・

は意識する必要がある。




それから、
昨年(2018-06-11)の記事:Anaconda 学習:TensorBoard について
で書いている、
 「【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める」
や、
 「TensorFlowとTensorBoardでニューラルネットワークを可視化」
から、

TensorFlowとは何か?基礎の基礎をわかりやすく解説!
  ・・・・・
  ・・・・・
  TensorFlowについて知りたい方やTensorFlowを学んで見たい方に向けて、

  「TensorFlowとは何か?」

  ということを初心者でも分かるようにTensorFlowの
  基礎の基礎を解説していきます!
  ・・・・・
  ・・・・・
  そもそもTensorFlowとは?
  TensorFlow(テンソルフロー)とは、
  さまざまな機械学習の分野で使用するための
  OSS(オープンソフトウェアライブラリ)です。
  ・・・・・
  ・・・・・


などなど、・・・・・


取り留めのない話しになってしまったが、・・・・・

本日はここまで。


Anaconda ( Python ) で、AI 技術を学習? ・・・・・ するかナ?


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
お帰りに投票して頂けるとなお嬉しいです。 ⇒

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