「【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド」の読書メモ

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メモ

人工知能とロボット

  • 人工知能
    • 人間がおこなう知的な作業をソフトウェアで実現する技術
    • ロボットが人工知能を搭載することで「自動化(automation)」から「自律化(autonomy)」へと進化する
  • ルールベース
    • 人間が「if~then~else」のルールを定義する方法
    • 数え切れないほどのルールが存在することが多いため、人間が定義しきれない
  • 機械学習
    • データを分析して内在するルールを見つけ出す方法
    • ルールを見つけ出すときに、基準とする特徴の組み合わせ(特徴量)に基づいてデータ分析し、特徴量に割り当てる最適な値を見つけ出す
    • 特徴量は人間が経験に基づいて決める必要がある
  • ディープラーニング
    • 脳科学の研究成果を基盤とした機械学習の一手法
    • 特徴量をデータ解析で自ら作り出すため、人間の能力に依存しない
    • ルールを見つけ出すために重要となる暗黙知(説明できない知識)があった場合、特徴量として採用する可能性がある
  • 学習
    • 推論を行うためのひな型となる「推論モデル」を生成するプロセス
    • 「推論モデル」は特徴量と最適値のセット
    • 機械学習
      • 特徴量:人間が観察と経験で決める
      • 最適値:機械がデータ分析して決める
    • ディープラーニング
      • 特徴量:機械がデータ分析して決める
      • 最適値:機械がデータ分析して決める
  • 推論
    • データに推論モデルを適用して、推論結果を導き出すプロセス
  • 教師あり学習
    • 入力と正解例の関係を示したデータを学習データとして入力し、関係を再現するように特徴を抽出して、推論モデルを生成する方法
  • 教師なし学習
    • 説明なしの学習データを入力し、抽出した特徴のパターンから類似したグループを見つけ出して、それぞれの推論モデルを生成する方法
  • 強化学習
    • 推論結果に対して評価を与えることで、どのような結果を出してほしいかを示し、その結果を最もうまく再現できる推論モデルを生成する方法

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