人工知能が、急速に進化している。注目企業はGoogleだろう。2017年5月17日に行われたGoogle I/Oでは「Mobile first to AI first」と発表した[1]。モバイルは当たり前になった。これからは、人工知能中心のサービス作りが本格化する。 グーグルに学ぶディープラーニング 作者: 日経ビッグデータ出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2017/01/26メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る Google Lensの衝撃 Google I/Oで発表されたGoogle Lensは使うのが楽しみだ。カメラに人工知能が搭載され、物体認識をして、様々な提案をしてくれる。花を写すと名前を教えてくれるし、お店を写すとユーザーの評価が見れる[2]。「こんなことまで出来るようになったのか」と驚く。サービスとして提供できるレベルに成熟しているの
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
僕は昔からロボットがロボットなりに変な文章を生成して喋ったりする人工無脳とかそういう仕組みが好きで、最近はそのへんの仕組みを勉強していました。それで大体仕組みの基本はわかったので簡単なスクリプトを書いてみたよ。 圧縮新聞 このスクリプトはウェブ上にある新聞社とかのニュースの文章を元にして、バラバラにして圧縮してまとめた文章を作るので、ざっと眺めるだけでその日起こった事件の全体が何となくわかるかもしれません。リロードするたび文章は変わります。 生成例 しょうゆ・みそ業界大手のＮＯＶＡ（大阪市）が入った郵便小包は、北朝鮮の鉄道網を連結する計画だったらしいことが２１日、わかった。タンクに灯油を補給した。検案の結果、財政難などをほとんど与えずに６者協議の外相会議の早期再開に期待を表明した国と製薬会社に賠償を求めた。その後、死亡した。 しくみ こういった人工無脳みたいな文章生成をするには形態素解析と
Reinforcement learning (RL) is learning by interacting with an environment. An RL agent learns from the consequences of its actions, rather than from being explicitly taught and it selects its actions on basis of its past experiences (exploitation) and also by new choices (exploration), which is essentially trial and error learning. The reinforcement signal that the RL-agent receives is a numerica
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