CPUredditだけで機械学習を行うことはできますか
機械学習 何に使える？
具体的な機械学習の活用事例として、銀行、ヘッジ ファンド、資産運用会社の研究者、クオンツ、アナリストが、金融商品の価格付け、金利の分析、利回り曲線の作成と分析、確率的ボラティリティ モデルの分析等などが挙げられます。 特に、アルゴリズム取引についても機械学習が用いられています。機械学習とは？これだけは知っておきたい3つのことキャッシュ
機械学習 ディープラーニング どっちから？
ディープラーニングで使用される一般的なアルゴリズムには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、強化学習（DQN、Deep Q-Network）などがあります。 より早く結果が必要な場合は、機械学習の方が望ましいことがあります。2020/03/12機械学習とディープラーニング、どちらを使えばいいのか - MONOist
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか？
ディープラーニングとはAIの一つで、機械学習に含まれる手法です。 人間がデータを抽出・分析する範囲を指定する機械学習に対し、ディープラーニングではAIが学習データの中から自動的に抽出・分析するため、学習コストや時間、人件費などを大幅に削減できます。2020/09/30機械学習・AI（人工知能）・ディープラーニングの違いを解説！
機械学習とはなにか？
機械学習とは、その字が表すとおり「機械（コンピュータ）が学習する」ことです。 機械が学習するためには、学習の元となるデータを入力値として用います。 この入力値を「機械学習アルゴリズム」と呼ばれる処理を通して、データを分類したり、認識したりする処理を見つけ出します。2017/10/11【機械学習とは？】種類別に簡単にわかりやすく紹介！ディープ ...
ニューラルネットワーク 何に使われている？
ニューラルネットワークは、音声、ビジョン、制御システムにおいて、物体や信号を識別・分類する パターン認識に特に適しているといえます。 また、ニューラルネットワークは時系列予測やモデリングにも使用できます。ニューラルネットワーク - これだけは知っておきたい3つのこと
なぜ機械学習を使うのか？
機械学習の大きな利点は、人間がひとつひとつ指示を出さなくても、自分で学習して結論を出すことができる点にあります。 機械学習というテクノロジーが発展する以前は、データそのものだけでなく、「データをこのように処理しなさい」という指示をプログラミングすることによって、ようやく結果がわかるという仕組みでした。2020/09/16「機械学習の自動化」なぜ必要？ : 日立ハイテクソリューションズ
機械学習 何から勉強？
機械学習を学びたいと思ったら、プログラミングの勉強は必須です。 プログラミングとは、コードを書いてコンピュータへの指示を出すことを指します。 機械学習のプログラミングで使われる言語は様々な種類がありますが、入門者にオススメなのが、「Python（パイソン）」です。 Pythonを学ぶ主な方法は3つです。2020/11/17機械学習入門者が学ぶべきこと、学習方法を超具体的に解説します - AINOW
機械学習 いつから？
IBMのエンジニアで、「チェッカー」というゲームをプレイするプログラムを開発していたアーサー・サミュエルが、機械学習という研究分野を定義したのも1959年のことだ。2019/04/19「機械学習に50年の歴史あり」 人工知能が歩んできた道 - ITmedia
「教師なし学習」とは、どのような機械学習手法？
教師なし学習の概要 教師なし学習は、学習データに正解を与えない状態で学習させる学習手法です。 学習データに正解を与える「教師あり学習」と対をなす機械学習の学習手法となっています。 教師なし学習では予測や判定の対象となる正解が存在しないため、教師あり学習とは違い回帰や分類の問題には対応できません。教師なし学習とは？覚えておきたい機械学習の学習手法概要
強化学習 使いどころ？
囲碁や将棋の AI が急速に強くなるきっかけとなったのが、強化学習と呼ばれる技術です。 囲碁や将棋の他にも、自動車の自動運転、システムの自動制御などの分野で強化学習が活用されています。2021/10/26強化学習とは？機械学習との違いや製造業における具体例 - MSIISM
ディープラーニング 何がすごい？
ディープラーニング とは、大量のデータを学習し共通する特徴量を自動で抽出することで状況に応じた柔軟な判断が可能になる機械学習技術の1つです。 従来の機械学習に比べて高精度に分析できるのが特徴です。2020/02/03ディープラーニングと従来の機械学習の違いは？ | AI専門ニュース ...
強化学習 何に使う？
強化学習のわかりやすい例は、掃除ロボットです。 掃除ロボットは、「ゴミ」という報酬をなるべく多く得られるように、「ゴミが多くとれる経路」を試行錯誤を繰り返しながら学習していきます。 また、人間が自転車に乗れるようになるプロセスも強化学習になぞらえられます。2021/11/15《保存版》強化学習とは｜関係用語・機械学習での位置付けなど解説！
強化学習で、行動する主体のことをなんというか？
「エージェント」とは、ある条件下において行動する主体を指します。 例えば「強化学習でマリオのゲームのスコアを上げる」という条件においては、マリオそのものがエージェントとなります。2020/02/28機械学習との違い・深層強化学習・活用事例やその未来まで徹底解説
人工知能 何学？
人工知能（じんこうちのう）またはアーティフィシャル・インテリジェンス（英: artificial intelligence、AI〔エーアイ〕）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一 ...人工知能 - Wikipedia
人工知能 どの分野？
人工知能に関する研究領域には、「機械学習」や「ディープラーニング」といっ た基礎分野と、「画像認識」や「音声認識」、「自然言語処理」といった応用分野が あり、それぞれ独立したフィールドを構成しています。人工知能（AI）の現状と未来 - 総務省
AIは何技術？
AIとはどのような技術なのか AI（Artificial Intelligence）は、人間の脳が行っている認識、思考、学習といった能力・活動を、コンピューターなどを使って模倣し再現するシステムです。 ただし、AIにはまだ明確な定義はなく、完全に人間と同等の知的活動を行う人工システムが生まれているわけでもありません。2019/04/03AI（人工知能）には何ができる？ AIの種類を紹介 - 株式会社 日立 ...
人工知能とは何ですか？
人工知能とは、人間の知能をコンピュータによって再現する技術のことです。 現在実用化されている人工知能は、お掃除ロボットのように特定タスクのみに特化した「特化型AI」です。 一方、「ドラえもん」のような何でも自分で考えられる「汎用型AI」は、まだ実用化されていません。 人工知能と、「機械学習」「深層学習」の関係とは？2021/11/16人工知能（AI）とは？基礎知識や需要、将来性をわかりやすく解説
AlphaGo 何型人工知能？
特化型人工知能とは、人間同等もしくは人間以上の特定の決まった作業を遂行するAIのことを指します。 例えば、囲碁のAlphaGo(DeepMind Inc)やチェスのAI、将棋のAIや自動運転車などです。2019/11/15【初心者向け】人工知能とは何か？ | AI Academy Media
なぜAiが必要なのか？
AIは、膨大な量のデータを処理し、最適解を導き出すことができます。 そのため人間では不可能な高度なデータ分析を行うことができます。 金融や医療、企業経営、マーケティングまでさまざまな業界で活用することで、企業の業績アップにつなげることが可能です。2021/08/25AIのメリットとは？人工知能のデメリットとあわせて解説 | QEEE
AI 何に使う？
まとめ 現在のAIは自意識をもたず特定のタスク処理に特化したAIが活躍の中心です。 その利用例として、音声認識、画像認識、自然言語処理が挙げられます。 AIを導入すれば業務の効率化や質的向上が期待できます。2021/02/14AIの利用方法は？導入している分野と事例を含めて徹底解説！ - Tryeting