「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと
人工知能ブームによって機械学習にも注目が集まっています。注目とともに、機械学習に関連したクラウドサービスや事例が様々な業界や分野で発表されています。クラウド形式の機械学習サービスとしても、APIを中心に提供されているものから、プラットフォームとして提供されているものなど様々です。本稿では、機械学習を始める際に検討すべきことについて紹介していきます。最後に、Oracle Cloudで機械学習環境を構築する際のステップについても触れます。 さあ、機械学習を始めましょう！ 第3次人工知能ブームによって、人工知能が急激な盛り上がりを見せています。その技術の1つである「機械学習」にも大きな注目が集まっており、機械学習の名を冠したサービスや事例が多数発表されています。特定のテクノロジーが1つの業界で盛り上がることはありますが、機械学習への注目はあらゆる業界を巻き込んでおり、いわば社会現象ともいえるでし
Google機械学習の技術的負債
12のソフトウェア・アーキテクチャの落とし穴とその避け方 成功するソフトウェアアーキテクチャを開発するのはシンプルだが、簡単ではない。QARを理解し、QARを最大限に満たすトレードオフを理解し、実行するには、洞察力と経験が必要であり、その多くはアーキテクチャ自体の実験を繰り返すことで集めなければならない。プロセス自体は単純だが、考慮すべきトレードオフはしばしば難しく、簡単な答えはめったにない。
機械学習によって解決できるかどうかが証明不可能な学習モデルが発見される
機械学習の発達にはめざましいものがあり、画像の中から特定のオブジェクトを認識したり人間の声を正しく認識したりと、機械学習を用いた多くのAIが登場しています。しかしそんな機械学習にも「解決できるのかどうかの『証明』ができない問題」が存在すると、コンピューターサイエンスの研究者が指摘しています。 Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://www.nature.com/articles/s42256-018-0002-3 Unprovability comes to machine learning https://www.nature.com/articles/d41586-019-00012-4 現在、PCやスマートフォンに搭載されたAIから電子メールのスパムフィルターまで、機械学習を用いたアル
データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学２ - Qiita
数学の専門家でもなく、微分積分、線形代数、統計学は一応、最適化数学、集合・位相を勉強中というところなので以下、ツッコミどころ満載と思いますが、こういうまとめ記事が欲しいところなかなかなかったので書いてみました。 微分積分、線形代数、統計学の先へ データサイエンス、データ分析、機械学習に必須な数学として、微分積分、線形代数そして最適化数学はどのレベルが必要かについて データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 に書いております。 ただ、そこから先の数学を学ぼうと、機械学習やデータ分析に必要な数学を整理しようと思うと、数学の各科目間の前提知識やつながりなどが曖昧模糊としていて悩む。大学のシラバスなどを見ても「代数Ⅱ」などと書かれ何の内容か分からず、同じタイトルのテキストを見ても目次が異なっている事がある。 数学の各科目数学は純粋数学と応用数学に分かれ、…… c.f. 数学分野紹介 -
【LINE Bot x AI】顔認識を利用したAI Bot「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作ろう｜Dai｜note
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