G検定

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ディープニューラルネットワーク(DNN)とは?

ディープニューラルネットワーク(DNN) ディープニューラルネットワーク(DNN)の学習の目的は出力関数を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると計算量が膨大と...
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醜いアヒルの子の定理とノーフリーランチ定理

機械学習の分野において有名な二つの定理について扱う.醜いアヒルの子の定理は,認知できる全ての客観的な特徴に基づくと全ての対象は同程度に類似している,つまり特徴を選択しなければ表現の類似度に基づく分類は不可能であることを示している.ノーフリー...
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RNN(Recurrent Neural Network)

RNN は時間依存の情報が含まれる系列データの処理に長けているニューラルネットワークである. 回帰型ニューラルネットワーク(英: Recurrent neural network、リカレントニューラルネットワーク、略称: RNN)は、ノード...
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自己符号化器とは?

自己符号化器(auto encoder) とは 自己符号化器(auto encoder) とは,入力を訓練データとして使い,データをよく表す特徴を獲得するニューラルネットワークです. 教師データを使わない教師なし学習に分類され,ニューラルネ...
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ハイパーパラメータ

ニューラルネットワークには隠れ層の数、活性化関数、学習率などの多くのハイパーパラメータが存在し,これらの値が精度に大きな影響を与える.ハイパーパラメータのチューニング方法としては,パラメータの候補値を指定し,それらの組み合わせを調べるグリッ...
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“数学にはどんな研究分野がある?数学の世界地図を一枚に描いて紹介してみた!” を YouTube で見る

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畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワークは,畳み込み層とプーリング層を積み上げた構成をしている.画像データを用いた場合,畳み込み層では,出力画像のサイズを調整するために元の画像の周りを固定の値で埋めるパディングを行う.プーリング層では畳み込み層の出力...
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AI/人工知能に関する資格をまとめてみた スキルアップに役立ててください

JDLA Deep Learning for GENERAL G検定 概要:ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する 受験資格:制限なし 試験概要:120分、小問226問(前回実績)の知識問題(多肢選択式)、オンラ...
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大規模なディープニューラルネットワーク(DNN)の学習

大規模なディープニューラルネットワーク(DNN)の学習 大規模なディープニューラルネットワーク(DNN)の学習では学習するべきパラメータ数が膨大となるため,処理の高速化が必要となる.2012 年に提案された分散並列技術であるDistBeli...
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Hadoopとは?

Hadoopとは、大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。 Apacheプロジェクトの元で、Hortonworks社、米国Yahoo!社、Cloudera社といった初期から参加していた企業に加...