機械学習
今週も主に基本的な構文 +で深層学習の概念について学びました。
AIに判断能力や識別能力を組み込む際には絶対に必須となってくる深層学習、これは簡単に言うと「これはこの物！」という判別のデータを大量に持たせておいて、それに対して「この物を見た時、こんな処理をする or 更に判別する」という目的というか使命のような処理を施しておく事で、結果的に自ら大量のデータを駆使して何かを判断出来る能力を得ることに繋がります。
簡単な物としては「画像認識」などは機械学習の中でも簡易的な物で、上の例に当てはめて考えてみると「この色合い、構造の画像はこの分類！」「これはどういうカテゴリか？」といったデータ(知識)を与えておいて、それを「この分類の画像が見たらこうする！」という処理(行動)をする事で画像を判別出来るようになります。
今いじっているpythonはまさに機械学習やデータを扱うのに最適な言語なので少し調べた程度なのですが少しAI等に対する見方が変わったと思います。
この技術を使って特定のデータにのみ興味を持たせる様にして最終的には感情のような物を持たせる事が出来るのではないかと思っています。
ただそれ風に見せるのであれば単純な処理を組み込むだけで良いのですが、本当に感情を持たせるとなると大量の識別データを持たせ連鎖的に特定の物にだけ反応を示して行くようにする必要があり、それをする事で人間の様に生きている環境の中で得る大量のデータを元に思考能力が構成しうるという事です。
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