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機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手

1.機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手まとめ ・機械学習は細かく数値を表現する能力に長けているが生物学的なニューロンでは難しい ・MLで要求されるような高精度な数値計算を実現する生物学的脳は遅すぎて使い物にな...
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機械学習と脳の違い Part 3: レイヤー構造の違い

1.機械学習と脳の違い Part 3: レイヤー構造の違いまとめ ・機械学習のレイヤーは整然とした層状構造だが脳は無秩序な結合を多数含んでいるように見える ・脳の160億の各ニューロンを他の全ニューロンと完全に接続するのは物理的に不可能...
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機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違い

1.機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違いまとめ ・人工的なパーセプトロンと生物学的なニューロンは情報伝達方法が根本的に異なる ・ニューロンは情報の到着順によって異なる反応をするがパーセプトロ...
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機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅い

1.機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅いまとめ ・脳のニューロンの情報伝達は遅く処理速度は約250Hz、つまり4ミリ秒に1回しか処理できない ・IntelのCore i9プロセッサは5.20GHzなので単純計算する...
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市場データとニュースを並べて時系列分析(2/2)

1.市場データとニュースを並べて時系列分析(2/2)まとめ ・時系列データをトレンドと季節性で補正した後、大きく外れたポイントを異常値とした ・市場全体と銘柄の相関を示すベータとR2乗を元に市場と証券の相関関係を分析 ・ニュース記事も...
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