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ディープラーニングに関するasa_ca3のブックマーク (2)

  • 【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita

    これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q:異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A:書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍(入門 機械学習による異常検知)を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります(^^; ただ、こちらのはディープラーニング系

    【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
    asa_ca3
    asa_ca3 2020/07/02
    分析で一番時間をかけているのは、学習のさせ方・前処理の工夫・データのクレンジング・ ドメイン知識の勉強など、データの裏側を探索する作業がほとんど
  • ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか?

    回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット(神経回路網)と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか?と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね? ニューラルネット でした。

    ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか?
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