ディープラーニングをなんとなく理解してみた

ご訪問ありがとうございます。

今回のテーマは
「ディープラーニングをなんとなく理解してみた」です。

ディープラーニングと聞くと深く学ぶことなんだろうと・・・・
深層学習とも言っているみたいだし・・・・なんて思っていたら大変!

ディープランニングって、批判を恐れずに言うと

機械が人間が物事を学んでいくように機械自身で学ぶこと

????????????????????????

いろいろ書いてあるものを見たのですが、文系の僕には何がなんだかわからない。
比較的わかりやすそうなサイトを見ながら自分なりに学んでみました。

自分のまとめなので、間違っているかもしれませんのでその辺をご理解頂いて・・・・

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ディープラーニングするのは機械、ここが分かるとわからないとでは大違い!
僕なんて恥ずかしながら、人がやる学習スタイルの一つに考えてた。


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

このニューラルネットワークがわからないとアウトなんだけど、ボクは脳の神経細胞を想像した。

要するに、人間の学びを機械にあるたくさんの部品で行う⇒AI(エーアイ)のようなもの、でも、違うものらしいが、

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

例で、哺乳類別知能というシステムをつくる。いくつかの情報から、それが哺乳類かそれ以外かを判別していくんだけど、これが回りくどい。説明は続くのだが、結論から言うと、この判別知能は何回かエラーを繰り返す。そこから、哺乳類であるかどうかの判別には、最重要なものと二次的なものとがあるのに気が付く。そして、自分で判別の仕方を身に付ける。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

いや、いや、クジラは哺乳類でしょう!間違ってますよ!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

間違いますなー、所詮、機械なんですよ!教えてあげようかなー
えっ、頑張ってみるって・・・・

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

こんな物語なんだけど、これが今までの機械がやってきた事と違うのは、誰かに教わってこの判別方法を身につけたわけではないということ。

これが重要!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

こうやって学んできた経験則を「教師あり学習」で僕たちも学んでいる。
だだ、機械と人間の違いがここに出てくる・・・・・

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ディープラーニングの肝は、機械が自分で学んで判断することなんだ!
それも、様々な方法を使って・・・・・

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

まだ、この先には、重要な話があって、このディープラーニング
「教師あり学習」から「教師なし学習」への流れが、学校教育の世界に入り込んできている。

アクティブラーニングもそのひとつです。

まとめ

ディープラーニングの学習方式は、人工知能が自ら学ぶやり方でで、人間の本来のやり方にかなり近いもの。

今までの機械は、色や文字の並びを片っ端からデータベースと比較して、一番似ているっぽいものを探して答えてくる。情報を探す。「教師あり学習」

ディープラーニングは、人間に近い思考回路を持って、なんとなくだけれども「理解」した上で答えを出す。

機械がこのような思考回路を持つことは人にとっては驚異!
僕らも、なんとなくこうなんじゃない!とかこんなふうにやるほうが近いんじゃない!とか
日常生活でもっと考えていくことが大事なんじゃない!

機械だって、なんとなくだけれども「理解」した上で答えを出す時代なんだから。

 

最後までお読みいただきありがとうございました。

 

参考資料:

 

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