機械学習によって解決できるかどうかが証明不可能な学習モデルが発見される - GIGAZINE

2019/01/09 56 users GIGAZINE オブジェクト コンピューターサイエンス

機械学習の発達にはめざましいものがあり、画像の中から特定のオブジェクトを認識したり人間の声を正しく認識したりと、機械学習を用いた多くのAIが登場しています。しかしそんな機械学習にも「解決できるのかどうかの『証明』ができない問題」が存在すると、コンピューターサイエンスの研究者が指摘しています。 Learna... 続きを読む

「私はロボットではありません」AIで突破　他のディープラーニングより“300倍”効率的なモデルが登場 - ITmedia NEWS

2017/10/27 82 users ディープラーニング ロボット 突破 ITmedia News

少ない訓練データで「CAPTCHA」の文字画像を認識できる学習モデルが、科学雑誌「Science」に掲載された。 Webサイトでの登録やログイン時に表示される「私はロボットではありません」の文言と、ぐにゃぐにゃに曲がった読みにくい文字。これらはWebサイトをクロールする「ボット」を弾き、人間が作業していることを証明する「CAPTCHA」というテストだ。 米国のAI企業Vicariousの研究者たち... 続きを読む

データに欠損がある場合の教師あり学習 - 作って遊ぶ機械学習。

2017/08/30 83 users 欠損 ベイス パラメータ 枠組み 教師

2017 - 08 - 30 データに欠損がある場合の教師あり学習 おはようございます． 今回は教師あり学習モデルを題材に， 入力データが欠損している場合の ベイズ 流の対処法 を解説します． ベイズ モデルというと，たいていの場合は事前分布の設定の仕方云々だとか， 過学習 を抑制できるだとかに議論が注目されがちですが，個人的には， パラメータや潜在変数を推論することとまったく同じ枠組みで欠損値も... 続きを読む