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プログラミング

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#AI

AI技術の応用【現行の問題について】

AIプロダクトの設計AI 技術を用いたプロダクトを設計するときには、経営者と開発者が開発したい課題や対象とする領域を踏まえて認識をすり合わせながら打合せや会議を十分に行うことが重要になる。 近年よくある失敗が、「ディープラーニング（AI）」を導入することが目的化して良いプロダクトを作れなかったということである。 これを防ぐためには、あくまで「ディープラーニング」は手段の一つであり、プロダクトの要求条件に合いそうであれば用いるという考え方をすることが大事である。  データ

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機械学習の手法【ざっくり解説】

機械学習の種類機械学習は大きく三つの種類に分けることができ、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の３つに分けることができます。 それぞれの手法と特徴 ◯教師あり学習 正解データが未知であるサンプルに対してその値を予測するモデルを得る ◯教師なし学習 データに共通する特徴的な行動や法則を見つける ◯強化学習 エージェントが自身の報酬を最大化するような行動指針を獲得する それぞれ、更に詳しく説明していきます 教師あり学習教師あり学習は大きく分類問題と回帰問題に分けるこ

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知っておきたいAIの基本【誕生の歴史をわかりやすく解説】

人工知能の定義近年話題に上がる人工知能や AI の中でも近年目覚ましい活躍を遂げているのは特化型人工知能です。 例えば英語に特化した人工知能、AlphaGo(2016年)などはその最たるものの一つです。ある特定のタスクについて人間よりも秀でているものを作ることは可能であるが、善悪などの難しい哲学的問題や多角的に判断しなければいけないタスクに関してはまだ実現に至っていません。  また、「汎用型人工知能」を「強いAI」、「特化型人工知能」を「弱いAI」ということもある。 人

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