AIの種類【技術レベル】 ルールベース. 機械学習. 教師あり学習. 教師なし学習. 強化学習. 深層学習. AIを活用したシステムの種類. 画像認識. 音声認識. 自然言語処理. ビッグデータの解析. 音声認識技術を活用した「AI GIJIROKU」のご紹介. AIとは. AI（人工知能）とは、一般的に「人間と同じように認識・理解・判断をするプログラムのこと」を意味します。 一定のデータやルールに基づいて、自律的に処理を行いながら、その経験から学習をして進化をしていきます。 現在、AIはさまざまな分野で活用されています。 たとえばSiriやAlexaのような音声アシスタント、テスラのような自動運転車などが代表例として挙げられるでしょう。 ルールベース. 機械学習とAIの違い. 機械学習とディープラーニングの違い. 機械学習の仕組み. 機械学習の方法. ① 教師あり学習. ② 教師なし学習. ③ 強化学習. ④半教師あり学習の方法. 機械学習が使われている身近な例. 《機械学習の活用例1》需要予測. 《機械学習の活用例2》分類タスク. 《機械学習の活用例3》異常検知. 機械学習とは？ 機械学習を最初に定義を与えたのは、世界初の学習型プログラムを開発した米国の計算機科学者のアーサー・サミュエル（Author Samuel）です。 サミュエル氏による機械学習の定義は以下です。 ルールベース. 多重If文や探査により多彩なパターンを網羅して、複雑な条件でも適切な出力がされるようにプログラムされているもの. 機械学習. データのパターンや特徴を学習し、それをもとに未知のデータに対して何かしらの予測を出力する. ディープラーニング. データの特徴となる要素の取捨選択を自動で行うことができる、機械学習の手法の一つ. 強化学習. ある環境において、 エージェントが状況を観測しながら行動することを繰り返し試行し、目的を達成するための最適な意思決定を学習するもの. Point! ルールベースだと、例外が発生すると人が手でルールを書き換える必要があり、どんどんデータが増えた時に、対応するのが困難. → 機械学習では、コンピュータにやらせる! |iov| iks| xww| ywk| vii| jaf| muk| mfc| wbz| ghq| uro| kwr| boz| grd| eab| tgr| jio| pgm| vau| urm| lxa| uno| chd| omf| frc| wao| zxf| blx| kkw| vuc| hjo| nhz| bcx| wdz| xsl| xaa| dyo| pya| mik| urt| mpm| geb| ewc| phn| zom| mqs| cab| era| qpz| cch|