強化学習

学習手法

Soft Actor-Critic:ロボット工学のための深層強化学習(2/2)

1.Soft Actor-Critic:ロボット工学のための深層強化学習(2/2)まとめ ・Soft Actor-Criticは深層強化学習を使いロボットが現実世界で学習する事を可能にする ・従来手法に比べて短時間で学習でき且つ想定外の事態...
学習手法

Soft Actor-Critic:ロボット工学のための深層強化学習(1/2)

1.Soft Actor-Critic:ロボット工学のための深層強化学習(1/2)まとめ ・Soft Actor-Criticは深層強化学習を使いロボットが現実世界で学習する事を可能にする ・従来手法に比べて短時間で学習でき且つ想定外の事態...
入門/解説

AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)

1.AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(2/2)まとめ ・専門家による2018年のデータサイエンスと統計関連であった出来事のまとめ ・AIのリスクは0を目指すのではなく現在の発生リスクと比較さ...
入門/解説

AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(1/2)

1.AI、データサイエンス、分析関連の2018年における主な発展と2019年の主な動向(1/2)まとめ ・専門家による2018年のデータサイエンスとアナリティクスのまとめ ・データがより一般的に広く使われるようになった事 ・先進企業はデータ...
ヘルスケア

2018年のGoogleの研究成果を振り返って(5/6)

1.2018年のGoogleの研究成果を振り返って(5/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・ロボティクス、AIの他の分野への応用、ヘルスケア関連 ・研究開発の結果から実際の製品として世に出たものまで幅広...
AI関連その他

2018年のGoogleの研究成果を振り返って(4/6)

1.2018年のGoogleの研究成果を振り返って(4/6)まとめ ・Googleの2018年のAI関連の研究や成果の振り返り ・AutoML、TPU、オープンソースソフトウェアとデータセット ・研究開発の結果から実際の製品として世に出たも...
入門/解説

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(4/6)

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(4/6)まとめ ・生物の脳は脳内に世界モデルを持っておりそれを使って計画や意思決定をしている ・生物の脳とコンピュータを用いた現在のAIシステムはエネルギー効率に大きな違いがある...
入門/解説

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(3/6)

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(3/6)まとめ ・脳は機能的にも解剖学的にもモジュールとして分離した構造になっている ・現在のAIは平坦な構造であるため脳同等機能を実現するには不適かもしれない ・人工的知能と生...
入門/解説

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(2/6)

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(2/6)まとめ ・貢献度分配の問題は、神経科学とAIの双方においておそらく最も大きな未解決の問題の1つ ・生物学的モデルと人工的モデルの大きな相違はニューロンを結ぶシナプスのモデ...
入門/解説

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(1/6)

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(1/6)まとめ ・脳科学、神経科学、心理学、認知科学の観点から現在の人工知能と将来の方向性を考察する ・CNN、畳み込みニューラルネットワークは脳の仕組みを真似て開発された ・逆...
入門/解説

2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)

1.2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)まとめ ・ELMoやBERTなどの自然言語処理分野におけるトランスファーラーニングの成功 ・プライバシー問題やAIのディストピアに繋がる利用が注目を集めた事 ・オンライ...
入門/解説

2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(1/2)

1.2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(1/2)まとめ ・様々な立場の専門家による人工知能と機械学習分野の振り返りと展望 ・ディープラーニングの進歩、機械学習の限界、自然言語処理手法の変化 ・大きな技術的進歩はなかっ...