教師なし学習 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の12日目の記事です。 前回は機械学習の大まかな解説をしました。今回はそのうちの教師なし学習(unsupervised learning)について詳しく見ていきましょう。 教師なし学習とはなにか 教師なし学習は、学習対象のデータはあるが、それが何かという正解（文脈によってはラベル、教師信号ともいう）は与えられていないので、どうにかしてなにかしらの構造や法則を見出すための手法です。 大抵の場合、クラスタリング系のアルゴリズムを扱うことが多いので、ここでもクラスタリングを中心にします。 クラスタリングとはなにか クラスタリング(clustering)は機械学習に限らずによく使われる言葉なので親しみやすいかと思います。 簡単に言えば、与えられたデータに対して、似たような物をまとめる処理です*1。 たとえば、以下の図を見てください。いくつかの図形が書いてありま
知能と技術的特異点 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の1日目の記事です。 はじめに 本アドベントカレンダーは25日間をかけて、知能、あるいは人工知能（あとで触れますが、正確には汎用人工知能を指す）について、それを理解しまた実現する技術について、広く浅く解説と紹介をします。 ここでいう人工知能は、後述するように一般に考えられている人工知能(Artificial Intelligence) ではなく、汎用人工知能 (Artificial General Intelligence, AGI) であり、一言で表すなら、「人と同じような知性をもった機械」を考えます。ただし、以降は特に断りのない限り、AGIの意味で単にAIといいます。AIとAGIの違いについては、以前の記事 人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe を御覧ください。こちらは今回のシリーズで扱う内容の概要
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
なぜドレスの色の錯覚はおきたか？-色の恒常性- - Sideswipe
ドレスの写真って？ インターネットで見る人によって二通りの色に見えるドレスの画像が話題になっていました。結論からいえばこのドレスは青と黒なのですが、「青と黒に見える」派と「白と金に見える」派に分かれるのです。あなたはどちらに見えますか？ 引用元: http://swiked.tumblr.com/image/139988249090 「ディスプレイが違うから」といった説明も見受けられますが、同じディスプレイを見て意見が割れている方もいることから、影響はあるにしても主要因ではなさそうです。 また、「年をとると網膜の細胞が衰えて云々」という意見もありますが、老若男女はあまり関係なく青黒派と白金派がいるので、こちらの影響も少なさそうです*1。 それではこの理由について解説してみます。間違えてたら教えてください。 30秒で分かる説明 人間は周囲の状況が変わっても同じものは同じ色で見えるように脳内で
JubatusとOpenCVで一般物体認識 - Sideswipe
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
オンライン線形分類器とSCW - Sideswipe
はじめに こんにちは。Machine Learning Advent Calendar 2012 、 12/20 を担当させていただく @kazoo04 です。 普段は（株）ウサギィでエンジニアをやっています。 今日の話 今日は Exact Soft Confidence-Weight Learning (Wang et al, ICML2012) (以下SCW)のご紹介を致します。 SCWは線形オンライン形分類器のひとつで、 学習が高速 オンライン学習 ノイズに強い 精度が良い という素晴らしいアルゴリズムです。 SCWはCWを改良したアルゴリズムですが、本記事ではPerceptronから始まり、PA、CWなどを経てSCWに至るまでの過程とSCWのアルゴリズムについてまとめたいと思います。 数式の表記 すみません、はてなブログを始めたばかりで、ベクトルを太字の立体にする方法がイマイチわか
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