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機械学習

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G検定の統計学的問題を感覚的に理解する

中学数学だけでG検定で出題される統計学的分手法を感覚で理解する

非情報系、非理系の人にもわかりやすいけど、厳密に言うと正しくなくて、でもG検定の問題を回答するには十分な理解というコンセプトでG検定に出てくる統計学的分手法(主に回帰と分類)のアルゴリズムやモデルをまとめました(ニューラルネットワーク関係は別記事でまとめます)。 こういうことって数学的に理解することが正しいアプローチだと思うのですが、それだとまず数学のお勉強からになってしまうので、このページでは図……

G検定に出てくるAIの開発者、著名人

G検定で出題されるAI界隈の著名人

G検定で出題される可能性のある人物名をまとめます。年齢は2020時点   第一次AIブーム時の著名人 [1960年代]   ジョン・マッカーシー (John McCarthy、故人) AIという言葉を定義したダートマス会議を発議した人です。世界初の対話システムELIZAの開発言語であるLISPというプログラミング言語を開発しました。 ダートマス会議にはジョン・マッカーシーの他に……

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[解決方法]バックプロパゲーション・誤差伝播で、誤差がある0ではない値に収束する時

パーセプトロンを誤差伝播、バックプロパゲーションで学習させている時に、学習が終わらなくなった時のトラブルシューティングです。 症状としては、 誤差がある0ではない値に収束して学習が進まない、出力層の出力を確認すると出力がすべて0になっているか、-1になっている状態です。 こんな時に考えるバグは 最初に逆伝搬させている勾配が、損失関数(誤差関数)の微分ではなく損失関数自体になっている   ……

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[随時更新]多層パーセプトロンでmnistを学習さえて、CとPythonの速度を比較する

研究室的にやたらニューラルネットワークをCとPythonで動かしたときの速度差が気になる。 人工知能を学習する上で使う言語はPython一択ですし、Cでネットワークを実装するとなると使えるライブラリがなくてかなり厳しいことになります。なんで、そんなこと気になる人ってほとんどいないと思います。 ところが、自分で所属している研究室ではニューラルネットワークをフルスクラッチで(主にCで)実装していくとい……