AIによる顧客情報の利用を行っていく義務が発生します

Watsonが診断システムとして話題を呼んでいます

これは、図の左上のグラフのように、教師データで訓練すると誤差はどんどん減り正解率は100%まで達します。しかし教師データに無かった未知のデータでは、右上のグラフのように正解率が一定以上にならない症状のことを、過学習と呼びます。
複雑なモデルであるニューラルネットワークは過学習に陥りやすいのですが、あるためと考えられます。
過度に教師データに依存した汎化できていない状態と言えます。
人工知能自体を研究開発段階から取り組んでいる民間企業

原因としては、教師データが足りなくデータに偏りがこの対策としては、「ドロップアウト」と「ドロップコネクト」があります。ドロップアウトは、図の左下のように訓練中に中間層のノード出力を一定の割合でランダムに0にして結合を欠落させることです。ドロップコネクトは、ランダムにエッジの重みを0にする手法です。どちらも汎化性能を上げられる効果的な手法です。比較するとドロップコネクトの方が汎化性能は高いのですが、乱数の与え方が難しいという課題もあります。

RNN

1.RNNとはディープラーニングは、画像認識の分野だけでなく、音声認識の分野でも画期的な性能を発揮しました.CNNが扱う画像データは二次元の矩形データでしたが、音声データは可変長の時系列データです。

人工知能と共生ができる世界

  • AIによる音声認識機能が搭載されたシャオアイスXiaoice
  • 人工知能だとさらに難しいでしょう
  • 人工知能によって容易に代替可能です


AI分析を目指すのであれば


AI分析で人に新たな気付きを与えるせん

この可変長データをニューラルネットワークで扱うため、隠れ層の値を再び隠れ層に入力するというネットワーク構造にしたのが、RNNRecurrentNeuralNetwork)です。
図の右は、この隠れ層に戻すという操作を、時間軸方向に展開した図です。この図のように、して考えると、隠れ層には、時系列的に過去のデータが入力されていることが分かると思います。
t-0での隠れ層の出力h0は、t=1での隠れ層に入力します。
さらにh1は、h2に入力します。
AIこそ画面に合成画像を映し出した

ディープラーニングはで単に好きに書いてしまう

このように展開この展開したネットワークを利用して、RNNは誤差逆伝播法で学習できます。ただし誤差の計算方法は、通常のニューラルネットワークとは少し異なります。誤差は、最後の時刻から最初の時刻0へ向かって伝播していきます。したがって、時刻tにおける出力Ytの誤差とは、時刻tにおける教師データとの差とe+1から伝播してきた誤差の和となります。


AIというこのヘッブ則

人工知能にも詳しいレイカーツワイルを2012年に招聘したことです

つまりRNNは最後の時刻までのデータがなければ学習ができません。このため長いデータは、常に一定間隔で最新データだけを切り出すなどの操作が必要になります。
2.RNNの問題点「NNにより、音声·動画·自然言語などの時系列データが扱えるようになりました。しかしRNNの時間軸方向への展開図を見ると気がつくように、このネットワークはCNNでの隠れ層が何層にも多重化されているのと同じで、かなり深いネットワーク構造になっています。
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ロボットが順調に売れれば利益が出ます

このため長時間前のデータを利用しようとすると、誤差が消滅したり演算量が爆発するなどの問題があり、図に示したように短時間のデータしか処理できませんでした。
この問題を解決したのが、LSTMLongShort-TermMemory)です。
3.LSTMLSTMはRNNの欠点を解消し、デルです。
長期の時系列データを学習することができる強力なモデルです。
発表されたのは1997年とかなり前ですが、ディープラーニングの流行と共K.最近急速に注11され始めたモLSTMの構造を模式化したものです。LSTMは、このためかなり複雑な構造をしているので、このLSTMブロックは記憶を保持できるLSTMブロックを隠れ層にしたものです。
代表的な例で簡単な説明に留めます。
図は、何度も拡張されており、今では様々なバージョンが存在しています。