タグ

人工知能とデータに関するh5dhn9kのブックマーク (2)

  • 人工知能を“正しく”疑え データサイエンティストがNHK「AIに聞いてみた」の違和感を探る (1/3) - ITmedia NEWS

    を読むと健康になる?」──そんな“AI人工知能)の提言”を紹介し、日の社会問題について切り込む番組の第3回がNHK総合で放送された。データ分析の専門家の松健太郎さんが、AIの分析手法について解説。 NHK総合で「AIに聞いてみた どうすんのよ!? ニッポン」の第3回が、10月13日に放送されました。テーマは「健康寿命」。3回目にしてデータサイエンス界隈からのツッコミすらなくなり、個人的には寂しい放送回となりました。皆さんはご覧になられたでしょうか? もちろん私は正座待機でした。 過去にさまざまな批判を受けたからか、番組のトーンがだいぶ変わった印象を受けました。マツコ・デラックスさんら出演者は口をそろえて「決してこれが答えではない」「スタッフが勝手に解釈して言っているだけ」と説明し、健康寿命を延ばすヒントとして挙げられた3つの提言のうち、1つはマツコさんによって却下されました。

    人工知能を“正しく”疑え データサイエンティストがNHK「AIに聞いてみた」の違和感を探る (1/3) - ITmedia NEWS
  • ディープラーニングの仕組みと応用

    脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣(モデル化)した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン(神経細胞。CPUのような役割を担う)に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その

    ディープラーニングの仕組みと応用
  • 1