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AI関連学習ノート

機械学習の事前準備でよく使うPandasの機能

機械学習の事前準備でよく使うPandasの機能

機械学習の事前準備に使うPandasの機能 機械学習を行う前の事前処理として、よく使うPandasの機能をまとめています。 さらに詳細なコードはGitHubのコードを参考にしてください。 import文 とりあえず読み込んでおきたいライブラリ import numpy as np import nu  >>続きを読む

Python入門で気をつけるポイント(1)知っておきたい決まりごと

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Python文法の入門編段階で気をつけておくポイントです。 Pythonの語源はニシキヘビではなく、イギリスの代表的なコメディグループのMonty Pythonのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」です。 とはいえ、ニシキヘビはロゴなどに使用されています。O’REILLYの本もニシキ  >>続きを読む

混同行列と性能評価指標

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学習済みモデルが、どの程度良いか判定するする指標を性能評価指標といいます。 そこで登場するのが混同行列です。 混同行列について 余談ですが、普通に「こんどうぎょうれつ」と入力すると「近藤行列」と変換されてしまい、「混同行列」= 「近藤行列」とイメージが刷り込まれているのですが、近藤さんの行列はかなり  >>続きを読む

統計の基礎〜偏差、平均偏差、標準偏差、分散、標準化、偏差値について

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データのバラツキで出てくる言葉で、「偏差」、「平均偏差」「標準偏差」、「分散」とは何を行っているのか復習です。 データのバラツキを見るときにまず基準になるのは、平均です。 平均との関係を視点にして見ていくとわかりやすいと思います。 偏差 偏差はある値と各値の平均との差のことです。 偏差の値はマイナス  >>続きを読む

Web関連学習ノート

z-indexこうすれば思い通り動く〜ネットや入門書では誤解を生む説明が多いので注意!

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HTMLとCSSのレイアウトで親要素の裏側に子要素を移動したい。つまり親子間での重ね順を変える場合どうしてますか? positionプロパティとz-indexプロパティを使って移動させるはずです。 でも、なかなか思い通りに動いてくれないはずです。 もしかしたら、親要素に 「z-index:0」 とし  >>続きを読む

CSSグリッドの基本〜display:gridの使い方

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Grid layoutについて これまでのfloatレイアウトで複雑なレイアウトを作成する場合には、divタグを多用するなどトリッキーな作業が必要でした。CSS3ではFlexレイアウトが開発され、フレキシブルなレイアウトが柔軟に作成できるようになりました。けれども、Flexboxによる方法も所詮は1  >>続きを読む

floatの仕組みとoverflowでfloat解除できる理由

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HTML&CSSのコーディングで初心者泣かせなのがフロートを使ったレイアウトです。その理由は正しいfloatプロパティの原理原則を勉強してない事と、clearプロパティの正しい使い方を理解してないからです。 また、clearプロパティよりももっと簡単に使えるoverflowで解決する方法につ  >>続きを読む

FlexBoxの使い方(1)〜display:flexについて

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通常フローしたブロック要素を横並びにするにはこれまでfloatプロパティを使用していましたが、その挙動は難しくて入門者を困らせる関門でした。CSS3で定義されたFlexBoxの仕組みを使うと簡単に横並びのレイアウトが出来上がります。また、今までできなかったこともうまく解決できるようになりました。まず  >>続きを読む

人工知能について

ジョン・マッカーシーの画像人工知能(Artificial Intelligens)とはダートマス会議でジョン・マッカーシーが使った言葉です。

「人工知能 (Artificial Intelligence)」という用語は彼が1956年のダートマス会議のために1955年に出した提案書で初めて使用されました。また、ALGOL言語の設計に触発され、LISPというプログラミング言語を開発し、タイムシェアリングの概念を一般化させた人です。

人工知能の定義

実は人工知能の定義はいまだに明確化されていません。
これは、人工知能と呼ばれるシステムに対して、それを人工知能と呼ぶ人もいれば、それは人工知能ではないと主張する人も出てくるからです。

AI効果

AI効果とは、人工知能で何か新しいことが実現されても、その原理がわかってしまうと「単純な自動化であって知能とは関係ない」と結論付ける人間の心理的な効果のことをいいます。

このようなことから人工知能を定義することは難しいことのようです。
それでも、あえて説明するなら「推論、認識、判断などの知的処理能力を持つ情報システム」ということができるかもしれません。

人工知能の分類

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキストには、人工知能をレベル分けすると次のようになると書かれています。
これも現時点の分類で、将来的には変わってくるものと思われます。

レベル1 シンプルな制御プログラム

あらかじめ単純な振る舞いが設定されたもの。
例えばエアコンの温度調整など。

レベル2 古典的な人工知能

探索、推論、知識データを活用した複雑な振る舞いをする仕組みのもの。
iRobotルンバなど。

レベル3 機械学習

機械学習した結果を取り入れた仕組みのもの。
スパムメール判定など。

レベル4 ディープラーニング

近年画像の認識は人を超えています。
これらの技術にディープラーニングが取り入れられています。

人工知能業界で著名な人物

アーサー・リー・サミュエル(Arthur Lee Samuel)
機械学習とは「明示的なプログラムを書くことなくコンピュータを動作させる」と言った人です。

ジェフリー・ヒントン
(Geoffrey Everest Hinton)


カナダのトロント大学に籍を置くジェフリー・ヒントン教授は、2012年10月画像認識のコンペティションILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)でAlexNetが誤認識率が大幅に改善させて、2位以下のチームを10%以上引き離し、16.4%の誤認識率で優勝した。これはAIの歴史でも注目すべきトピックスです。
「カナディアン・マフィア」の一人。

ヤン・ルカン
(Yann LeCun)


フェイスブックの人工知能研究に所属。
「畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)」と呼ばれる画像認識に適したネットワークの開発に貢献した。
「カナディアン・マフィア」の一人。
「カナディアン・マフィア」とは、現代の人工知能研究に多大な影響を及ぼした3人に対して付けられた俗称で、もちろん本物のマフィアではありません。

ヨシュア・ベンジオ
(Yoshua Bengio)


カナダのコンピューター科学者で、人工ニューラルネットワークとディープラーニングに関する彼の仕事で最も有名。
「カナディアン・マフィア」の一人。
画像認識はすでにAIが人間の能力を超えたと言われている。画像認識の技術としてCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を活用して、適当に集められた写真から夕日の写真を見つけ出して、夕日というキャプションをつけることができるようになった。

ジョン・ロジャーズ・サール
(John Rogers Searle)


人工知能批判で知られ、「強いAI」と「弱いAI」を提唱したり、中国語の部屋という思考実験を提案した。
プログラムは記号操作で定義され、記号は完全に形式的、あるいは「統語論的」との考えを示し、それに対して、人間の心は、心的内容(意味論)を持つとした。
その結果プログラムは心を成す主要部分でもなければ、心の十分条件でもないと結論づけている。
したがって、強いAIは実現できてないと主張している。

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