第4回人工知能って何がすごいのか？わかりやすい解説。Deep Learning、neural networkのすごさ。

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0:00 人工知能と機械学習とDeep Leaningの違い
3:53 neural networkのイメージ解説
5:05 Image Net
5:50 Image Netのエラー率の推移
8:00 手書きの文字列を認識する方法の解説
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#Python　#人工知能　#ディープラーニング

Пікірлер: 105

@steroidbody 5 жыл бұрын

よし覚えた。明日使おう。

@meruk113 5 жыл бұрын

すごく勉強になる。説明がめちゃ分かり易い。ゼロから学ぶディープラーニングに挑戦したくなりました。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

プログラムやらなくても、行列と偏微分知ってればいけるので、おすすめですよ🐧✨

@meruk113 5 жыл бұрын

@@mofmof-investor さんありがとうございます。頑張って見ます。

@ph4746 5 жыл бұрын

すんげぇ興味ある内容。。

@user-ts3rj3oz3x 5 жыл бұрын

面白い！！

@user-cz7je6qd1g 3 жыл бұрын

もふさんの話、無限に聞けてしまいます

@_renner_9838 5 жыл бұрын

脳みそって究極のコンピューターやね

@coconut__kii 5 жыл бұрын

もふさんの動画はとても分かり易くて、視聴者の事を考えてくださっている気がします。いつも素敵な情報をありがとうございます✨

@_sub5098 3 жыл бұрын

もふさん、いつもためになる情報ありがとうございます🙇🏻ディープラーニングに精通されていることを今日知りました❗️ 41歳の私、今年に入ってからプログラミングを勉強し始め、ディープラーニングに魅せられて、毎日ワクワクしながら勉強しています。今、ゼロからわかるディープラーニングの2を学習中です。いつの日か使える側に回れたら嬉しいですね😆

@kingdomunited9878 5 жыл бұрын

googlephotoの分類もディープラーニングなんかが使われてるのかな。あれはマジですごい。アップロードしただけの写真から「卒業」とか「誕生日」、「あそび」とかキーワードで結構な精度の検索結果だしてくれる。

@Sweet--Dreams 5 жыл бұрын

Deep Learningの構造を知ると何気に同じことをしている人間の脳もすごいと感じる。

@TOHOKU2008 5 жыл бұрын

もふさん多才ですね、すごい。ImageNet がImaneNet になっていたかも、それからローカルミニマムに落ち込む部分の説明はむずかしかった。今度、機会あればAlpha GO の解説お願いします。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

ディープラーニングの解説は難しかったと思います、、アルファーゴーは、わからないですね笑

@entanglement2023 4 жыл бұрын

量子コンピュータの解説お願いします。と思ったらもうやってますね。凄い。

@to8332 5 жыл бұрын

見た目は怖いけど、とても説明が上手ですね!凄くわかり易かったです。

@user-jc5zy9qj4e 4 жыл бұрын

音楽系の動画も見たいです！

@himajinnoyu 5 жыл бұрын

知り合いが卓上ゲームのディープラーニングAI作ってるけど、TCGのAIだけは造られない予感なぜならAIは盤面だけは見通せるけど、メタゲームは困難だからじゃんけんの最善手は何か求めよ、とか言われて答えられるわけないのと同じ

@moityubu 5 жыл бұрын

順番に見てたんだけど、不動産屋さんじゃないのかｗｗｗ多彩で面白いお話、次もたのしみです。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

少なくも不動産屋さんではないですね笑

@AL0831 4 жыл бұрын

僕もDeep Learningに関わっていました（専用の半導体開発）。面白いですよね。

@user-of8fq3lq2k 3 жыл бұрын

最近個人でやってるdeeplearningの研究は何ですか？　もふもふさんの専門は何ですか？

@hogo1015 5 жыл бұрын

オライリーの深層学習はめっちゃわかりやすくて誰でもできる感じがするんですが、理論的なことはほとんど書いていない(と明記されている)ので、定性的な理解しか得られないです。はじめの一歩には向いていて、一回読んだら手放す感じですね。

@user-bk3qu4fe9d 5 жыл бұрын

いつも勉強させていただいています。人工知能、ディープラーニング関連株を勉強していきたいのですが、どのような切り口で探していけば良いでしょうか？ヒントやアドバイス下さい。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

まず人工知能関連銘柄が何かを調べるところからではないでしょうか？

@Adonika 5 жыл бұрын

教師無し学習とか過学習問題とかMSのAIボット削除問題とかトロッコ問題とかも触れて欲しいです。

@ch0000100 5 жыл бұрын

難しすぎてざくっとしかわかんなかったけど、今どういう流れなのかがわかったので勉強になりました、ありがとうございます笑ここから一気にドラえもんの世界に近付いていきそうですねー。ほんと食いっぱぐれないように気を付けないと。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

おやくにたててよかったです！✨

@user-hm9ye6hs7p 5 жыл бұрын

ロボット・人工知能で楽に遊んで暮らせる。

@poracilemon 5 жыл бұрын

大学で自然言語処理の研究をしているものですが、とても分かりやすかったです🤗

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

そんな専門家からほめて抱けると嬉しいですね(*´ω｀)

@user-uf8df2km2m 5 жыл бұрын

かれこれ15年前に卒論でニューラルネットワークを使ったヒートアイランド現象の解析みたいなのやったの思い出した。

@cat123mouse 5 жыл бұрын

javaも入り口でこけた私ですが、少しトライしてみようと思う。ま、入り口で挫折かな．．．。

@chaypay7461 5 жыл бұрын

とばす構造はGoogLeNetにはないですね ResNetでResidual Moduleというとばす構造が提案されましたこちらと勘違いしているのかもしれません

@user-gn7rw2fq4q 3 жыл бұрын

この動画の使い方はモフさんの男前を見ながらゆっくりと眠くなって寝る、が正しいと思う

@babamach 5 жыл бұрын

ＮＧＴ48の騒動などでもで関係図などが割とすぐ作られてて特定班にびっくりしたのですが、個人レベルでこんなもの（パイソン）が作れてしまうのならＳＮＳの画像で拾って処理すれば不可能ではないですね。正直　ディープラーニングの核の部分は理解できませんでしたが勉強になりました。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

Python を使えば、かなり簡単に色々できてしまうので驚きです💦

@user-cj4yi6ut9v 5 жыл бұрын

まぁちょっと付け加えると、RaspberryPIとかSTM-32とかがマイコンレベルで扱える人工知能が動く限界だけど、ESP-WROOM-32（虫獄製：３２ビット：６５０円）なら、何とか行けそう。今後、マイコンに人工知能の一分の技術に特化したものが入れられそう。例えば秋月電子では「酸素飽和度」を計測できるセンサーが１０００円程度で売っている。これを使って「生存確認＋健康状態」を把握するIoTのマシンが作れそうで、危険性をマイコン（ESP-WROOM-32）で判断することは十分可能である。また人工知能をサポートする入力となるべく、センサーの開発が進んでいる。人工知能は、入力と出力に何を入れるかが重要で、そこの選び方で、可能性は幾らも広がる。

@yoshihiroikeda9622 4 жыл бұрын

量子化学の分野ですが、分子構造最適化の際にエネルギーの一番低いところ探すプロセスと似てますね。　それにしても、iPhoneの写真フォルダーをキーワード検索してちゃんと写真が選べてるのには驚かされますね。

@KT-xo7hx 5 жыл бұрын

すごくわかりやすい解説でした。「人工知能を使いこなす」＋「人工知能でできない範囲をカバーする」が人間の仕事になっていくのでしょうね。 ※人手不足は本来こういった技術でカバーすべきですよね

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

ありがとうございます！おっしゃる通り、人工知能を使う側にならないといけないですね💦

@user-ln3zs6cp1d 3 жыл бұрын

面白いですね。看護師ですが看護研究にとりいれてみたいです。ますます数学が大事な世界になってきましたね。

@mandelbrotsugee 4 жыл бұрын

自動翻訳、まだまだ。

@yoshihiroiizuka8928 5 жыл бұрын

結局、微積と行列計算でディープラーニングやってる、って訳ですね。あとはデータ量、ビックデータをどれだけさばくかですね😃凄いよくわかりました。ありがとうございます。いつも見てます❗

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

そうなんですよね、基本それだけ(^^)それが知能なのかどうかよくわかりませんが、すごく精度が高いという面白さがあります

@take-take2511 5 жыл бұрын

層を深くしていくのは、人工知能が勝手にやってるんですか？

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

層を何層にするか？は人が選びます✨

@AIxCE 4 жыл бұрын

画像解析はCNNですね^ ^ マンション理事長やってますが当マンションでもCNNを利用したロードヒーティングシステム使ってます^ ^

@transylvaniany5502 5 жыл бұрын

面白い！！高校でかじった微分とか行列ってこういうところで使われているんですね～最近将棋のAIソフトが強くなったのも頷けます。ずっと先の形勢を読んで指すのだから・・・そのAIを超える手を指せる人がいることもまたすごいことだと思いますｗ

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

そうですよ〜(^^) 数学がこの世の中を支えてます✨学校で数学を習わなくなることは、こういう技術で世界に勝てなくなるということですね💦

@ja9aa 5 жыл бұрын

ＡＩの仕組みが解説されててよかった。中々ヤバイですね人類の脅威とも言える。ぜひ使う側に回りたいものです。

@sora_akai 5 жыл бұрын

人工知能が人間を超えるというのは感情とかがないからなのかな、人間だと疲れたり興味がなかったりして認識率が落ちるかもしれないけど、それがないと凄そう人間でも何もないところからの突然のひらめきとかはないと思うんだけど、そういう飛躍した考えも再現されたら人工漫画家とか人工映画監督のCG映画とかができたりするかもしれませんね人工知能が最終決断を下さずにずっと学習していくなら間違いや思い込みや勘違いもすぐ修正されて進化していくんだろうな、もっと先を見てみたいです

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

研究者の想像を超えるスピードで進化しているので、どうなるのか楽しみですね✨

@umeboshi6719 5 жыл бұрын

不動産投資をしてくれる人工知能待ってます(*´∇｀*)

@eru-sensei 4 жыл бұрын

株における人工知能は既にあるんじゃないっけか？

@miturusatozaki5490 5 жыл бұрын

量子コンピュータと相性よさそうな技術。

@reomorimoto6182 5 жыл бұрын

ありがとうございます。質問なんですがエラー率を0にできない要因は何でしょうか？動画内で、googleやその他企業がさまざまな層構造を構成しているのが分かりましたが、これらを脳に限りなく近い構成をする事で人間と同じ識別が出来るということですか？はたまた今の単純な微分のやり方だと最適なWの組み合わせを見つけきれないということでしょうか？

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

まず、人工知能に限らず、すべてのものにおいてエラー率を0にはできないです。人間と同じにするといいわけではなく、どういう構造でより答えが正確に導けるのか研究してる感じですね。

@reomorimoto6182 5 жыл бұрын

もふもふ不動産ありがとうございます。生理的な構造よりも効率的なものを探している形なんですね。

@ndndspecial 4 жыл бұрын

ほんとに10分で分かった！

@dcrlcrab1283 5 жыл бұрын

そう…論理回路とは結局の処入力パターンに対して期待する出力パターンさえ得られれば価値が出る仕組みなので「汎用的なニューロ（自動学習回路）チップの方が遥かに手間要らず」の発想には一理有ります

@popopopopo 5 жыл бұрын

Deep Learningで不動産はともかくFXとか株の投資が上手くいくようになったらいいですね～！って、もうとっくにやってて素人の鴨化が進んでいるだけですかね。興味深いです。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

株などは、かなり前からアルゴリズムが動いてて、トレーダーが廃業されてる方もいますね…

@applepi314root 5 жыл бұрын

最近はAttentionとDQNがあついです！

@trtr-tl8li 5 жыл бұрын

今のディープラーニングって、偏微分の計算がコンピュータでも出来るようになったんでやってるだけ。多少の工夫はあるけど本質は偏微分の計算だよ。

@user-cx4di8er3t 5 жыл бұрын

いつも楽しく見ています。ＡＩに仕事が奪われるのは間違いないと思っていますので、それを使いこなしていかに相手を動かすことが出来るかが重要かなと感じています。これから出てくる生まれた時からＡＩ判断が当たり前で育った世代と、今生きている世代では受け止め方が変わってくるかなと。例えば何かエラー・ミスがあった時に「感情の様な物」を理解したＡＩがひたすら謝罪してきて「納得いくか？」の問題が出てきそうです。最適なワードを並べて相手に応じた最高の謝罪を出来ると思いますが、やり込められた感が残りそうまじめに勉強しないとなと思いました（小並感）

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

10年後くらいには、人とロボットの声が見分けがつかなくなると思いますよ(*´ω｀)

@user-hm9ye6hs7p 5 жыл бұрын

仕事は、増える。問題ない。

@tsukasanegishi 5 жыл бұрын

人工知能の基本的な仕組み？のぼんやりでもイメージがつくと、人工知能の長所と短所がわかってきてどう生きていけばいいか？とか、どんなビジネスを立ち上げればいいか？の戦略が立てれるのでこんな感じで基本的な仕組みを教えてくれるとうれしいです

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

こういう仕組みを知っておくのは重要だと思います＾＾またやりますね！

@user-tr3eh4ng1l 5 жыл бұрын

人工知能を正確にするのに膨大な統計サンプルを入力しなければいけないと勘違いしていました。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

ものによりますが、膨大なデータが必要になりますね💦車の自動運転とかは、多分かなりやばいです

@user-tr3eh4ng1l 5 жыл бұрын

@@mofmof-investor 今日、テレビで都内のタクシー会社の社長さんが「タクシーに付いているドラレコの映像とかをAIに生かせないかと考えている。空地ができた、新築が建った、流行っているお店がある、こんな情報でも毎日いろんな地域を走っているからわかるんです」と。もしかすると、タクシー会社がAIを使って不動産業界や経営コンサルタント業界に進出する時代も近いかもしれないですね。

@user-in1zj1ry9f 5 жыл бұрын

Google の音声入力はすごい

@user-te4kq8yq1b 5 жыл бұрын

いくら人工知能の精度が上がっても100％は無いですもんね。自分が興味があるのは、自動運転の車ができて、その車が事故を起こしたら、誰が裁かれるのかという事です。

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

法整備は難しいですね、、

@seiyakimura 5 жыл бұрын

やっぱりニューラルネットワーク分からない私が理解できるのはいつになるのだろうか

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

これは、過去の動画の中でも一番難しい感じでした💦2012〜の研究内容なので、超最新！

@seiyakimura 5 жыл бұрын

私も会社内でAIの推進をしていますがニューラルネットワークが意味不明で。。。 AIのパッケージ買ってAIっぽいことやってます！

@user-jj9mn3tt1n 5 жыл бұрын

もふさんって見た目はツーブロックゴリラよろしく不動産の営業やられてそうなのに本当に多才なんですね！本当に尊敬です。(*´-`)

@user-kn5oz4el6b 4 жыл бұрын

人工知能が進むと人間必要なくなりませんか🙋いいね😃👍️

@jojo-fz9cb 5 жыл бұрын

不動産投資家じゃなくてAiエンジニアなの？

@mofmof-investor 5 жыл бұрын

AIエンジニアでは無いですね、、色々なことやってます✨

@user-nf8eh7yv3j 5 жыл бұрын

人工知能に仕事奪われる側にいます。確度が97％であれば、許容されるようであれば、世間的OKでしょうが、個々には99.99％でなければいけない世界ので、きついいかなと思ってます。脳死は人の死と認定できてないでしょ。まあ、補助には使えますが、鵜呑みにする方が出てきますので、取って代わられるでしょう。若い者に言える事は、使う側に回るか、費用対効果であわない顧客も限定される超高価な物を作る側もいいかもです。ではではまた