【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か

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予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

4 жыл бұрын

深層学習(ディープラーニング)の立ち位置から説明します
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Пікірлер: 257
@yobinori
@yobinori 3 жыл бұрын
【訂正】 入力層に近い方を「浅い」、出力層に近い方を「深い」というのはあまり一般的ではありませんでした。単に中間層の多いものを「深いニューラルネットワーク」と言うと理解してください。失礼しましたm(_ _)m
@user-gu8wb9kv2d
@user-gu8wb9kv2d 4 жыл бұрын
タイミングよく「まだ何言ってるか分からなくて構いません」が出た時の安心感は異常
@user-mv6de3sc8g
@user-mv6de3sc8g 3 жыл бұрын
しかし、動画の最後までそうだった時の拍子抜け感。
@user-to2vm3wk9z
@user-to2vm3wk9z 4 жыл бұрын
説明が分かりやすいのはもちろん、さらに黒板に書く時間を早送りして観る人に対する心遣いをされているのか非常に素晴らしいと思います。細かいですけどこういったところが大事で、仕事がデキる人だと思います。
@TheEule323
@TheEule323 4 жыл бұрын
AI作る側の人ですが、わかりやすく纏まっててよいと思いました。
@poseidon_instinct
@poseidon_instinct 4 жыл бұрын
将来への不安で眠れませんが、今ここでこの動画を観たことを将来よかったと思えるように積み重ねていきたいです
@komekomeshop
@komekomeshop 4 жыл бұрын
これから深層学習学ぼうと思ってたところだからめちゃくちゃ助かりました…🙏
@user-Hiro0822
@user-Hiro0822 4 жыл бұрын
こんな時間までお疲れ様です! またしても興味深い内容!! 今からすぐ見ます♪
@yukimsc555
@yukimsc555 4 жыл бұрын
よびのりさんの動画があがるたび勉強意欲が掻き立てられる、助かります笑
@shogo8660
@shogo8660 4 жыл бұрын
こういう機械学習系の授業は情報系の自分からするとめっちゃありがたいです シリーズ化して欲しい
@plastoquinone7764
@plastoquinone7764 4 жыл бұрын
こんな時間に……!! お疲れ様です🥱
@user-vs1tw2ng7t
@user-vs1tw2ng7t 4 жыл бұрын
このテーマは元々予定されていたのだと思いますが、前回コメントで深層学習希望してたから授業して頂けて良かったです。分かりやすかったです。
@user-sz4lh2ff4j
@user-sz4lh2ff4j 4 жыл бұрын
ちょうど勉強したかった分野! ありがたいです!
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
よかた
@user-rq2mj5be9o
@user-rq2mj5be9o 4 жыл бұрын
めちゃめちゃ分かりやすいです
@senak.953
@senak.953 4 жыл бұрын
こんなにはやく見れたのはじめて😊
@user-uk2yo1hd2l
@user-uk2yo1hd2l 2 жыл бұрын
初心者ですが、とても分かりやすくて助かります!
@fuyodath
@fuyodath 4 жыл бұрын
プログラミング始めて、興味あったので助かりました!
@user-xc4kn6nx9s
@user-xc4kn6nx9s 4 жыл бұрын
高校生でも楽しめました ありがとうございました
@user-ps9yt5pd9w
@user-ps9yt5pd9w 4 жыл бұрын
昼夜逆転させようとしてる! めっちゃ面白いです!!神経心理学で少しかじっていたのでこれを機にちゃんと勉強しようかな。
@AIxCE
@AIxCE 8 ай бұрын
わかりやすい内容ありがとうございます!ちょうどpythonで作成中だったのでイメージしやすかったです!
@everyday4925
@everyday4925 4 жыл бұрын
すごい時間にあげますね??? 寝るおともにこれ見ますね!!
@user-lq1vy2yp8f
@user-lq1vy2yp8f 3 жыл бұрын
高校生、大学入りたてとかの若い人、基本的に授業で学ぶ人たちに向けてはとても親切な説明だと思います 海外を含めた解説動画をより易しくしていると思います
@user-kq6mj3xi8k
@user-kq6mj3xi8k Жыл бұрын
お体。もう寝ますツァリーヌ。大尾。このためじゃ.ir/rつ真於が
@user-sz7sh9ib1t
@user-sz7sh9ib1t 4 жыл бұрын
毎回思うけど、マジわかりやすい
@handyhardyman
@handyhardyman Жыл бұрын
わかりやすかったです。ありがとうございました。
@cosmicnagi4457
@cosmicnagi4457 4 жыл бұрын
面白いですね。このようにニューロンのブロックに重みがかかって、解の可能性が絞られていくのですね。 人間の集合意識における思考の現実化も、このような仕組みで起こっているのかもしれませんね。すごく参考になりました。
@user-kn2dh8oe8z
@user-kn2dh8oe8z 4 жыл бұрын
すごい時間帯にあげますねww好きです
@necoanon7268
@necoanon7268 4 жыл бұрын
ヨビノリさん、皆さん、はじめまして。数学・物理は小学校程度からやり直しており、ディープラーニングなども勉強中ですので、非常にためになります。ありがとうございます。
@aimusicn.korean5263
@aimusicn.korean5263 4 жыл бұрын
学習って重みづけをすることなんですね。なんとなくのイメージしかなかったので知れてよかったです。
@elasticmubyo4514
@elasticmubyo4514 4 жыл бұрын
深層学習という取っ付きにくい分野をここまでわかりやすく説明できる人はなかなかいないよ バケモンやな
@user-mm7yu1lr5u
@user-mm7yu1lr5u 4 жыл бұрын
オンライン授業ですね。体調には気をつけて
@user-qp3vd9gp9s
@user-qp3vd9gp9s 4 жыл бұрын
こんな動画上げられたら眠いのに見てしまうじゃないですか
@user-fo1gi1gk9d
@user-fo1gi1gk9d 4 жыл бұрын
切れ味抜群!!
@user-xy1sq6ih6l
@user-xy1sq6ih6l 4 жыл бұрын
寝ようと思ってたのにみちゃう
@bibun-sekibun-iikibun
@bibun-sekibun-iikibun 4 жыл бұрын
2回視直して納得しました‼️
@uzuky
@uzuky 4 жыл бұрын
ボトムアップ的な補足をさせてください! 入力層、中間層、出力層と別れているとそれぞれ違うことをしていそうな感じがしますが、それぞれの層を構成しているニューロンは基本的に「受け取ったデータに何らかの計算をして、次のニューロンに渡す」ということをしているだけです。 ニューラルネットワークの外からデータを受け取る層を入力層、ニューラルネットワークの外にデータを渡す層を出力層と便宜上呼んでいるだけで、基本的にはどの層もほぼ同じようなことをしています。 ちょうどニューロンのモデルが丸いので、インプットした知識をアウトプットしている、全員同じたくみさんだと思ってもらったらいいと思います。 【追記】 動画の最後に『学習』として超簡単に触れられていますが、層を深くするためにはこの部分の仕組みが超不可欠です。 それぞれの重みを調整するために、重み (+α) に関する『誤差関数』というものを用います。 これを単純に計算しようとすると、「「以降の層の分だけ入れ子になっていて、最奥に調整したい重みが存在する」というものの微分 (合成関数の微分の連鎖)」をユニット (ニューロン) ごとに逐一計算しなくてはならない問題がありましたが、実は1つ先 (出力側) の層の値から計算できることがわかりました。 これによって計算量が大幅にカットされ、層を深くすることが可能になりました。 出力側から入力側へ向かって順に計算されるため、『バックプロパゲーション (誤差逆伝播) 法』と呼ばれています。 これが、『学習』の内容です。 参考:MLP 深層学習 (著・岡谷貴之)
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
最後こら
@sagradafamilia705
@sagradafamilia705 4 жыл бұрын
全員同じたくみさん、は草
@RS-303
@RS-303 3 жыл бұрын
ディープラーニングの本質は、バックプロップだ。そんなに単純なものではない。
@uzuky
@uzuky 3 жыл бұрын
@@RS-303 そうですね。なので追記しました。
@user-mg1rt9gj2u
@user-mg1rt9gj2u 4 жыл бұрын
「まだ何言ってるか解んなくて構いません」 優しい!ここで挫折せずにすみます。
@falcon34hornet97
@falcon34hornet97 4 жыл бұрын
深層学習は入り口が分かりやすいのがいいですよね! 私も大学1年生の頃にそこから入り、今では深層学習ではないものの、大学院で機械学習の研究をしています。
@chitochito5206
@chitochito5206 4 жыл бұрын
今、1番面白い分野ですね
@haoyama3203
@haoyama3203 3 жыл бұрын
全国民が見るべきチャンネル
@user-bk5sr9wc9o
@user-bk5sr9wc9o 4 жыл бұрын
機械学習助かります
@user-ib9iw7ze1w
@user-ib9iw7ze1w 4 жыл бұрын
基本情報技術者試験受けるかもだから参考になる!ありがとうございます!
@chantaka6087
@chantaka6087 4 жыл бұрын
来た、私の研究分野だわ!学ばせていただきますー!
@Yasu22359
@Yasu22359 3 жыл бұрын
知恵袋で深層学習の畳み込み説明をするのにこの動画が役に立ちました!
@pascal-p
@pascal-p 4 жыл бұрын
大学で嫌いな分野だったけどこれ聞いてまた勉強し直そうと思いました。
@NoZERO-ch1bq
@NoZERO-ch1bq 4 жыл бұрын
ヨビノリ は、いろんなことが得意なんだなあー
@user-bz7ut7em8l
@user-bz7ut7em8l 3 жыл бұрын
とても面白かったです。中間層の話が最初さっぱりわからなかったのですが、要するにそれぞれのニューロンに何等かの特徴が割り当てられ、その特徴に対してどの入力ニューロンと関係性が強いかという重みが調整されるってことなんですね。 でもこのネットワークで中間層に特徴が自動で割り振られていく理由が感覚的に理解が難しいですね。
@user-wp3ef5mk2d
@user-wp3ef5mk2d 2 жыл бұрын
本当にこれを無料で見れるの最高です!
@mountp1391
@mountp1391 3 жыл бұрын
Thank you for the video!
@koheim5729
@koheim5729 4 ай бұрын
診断士の学習で活用しました!ありがとうございます。
@milkman5966
@milkman5966 4 жыл бұрын
中間層で何してるか今まで聞いた説明で一番理解できた
@user-fr7gl7db3x
@user-fr7gl7db3x 4 жыл бұрын
この手の話題は専門家が色々言いたくなるものかもしれんが,これ以上ないくらい分かりやすいと思いました.
@ojun1607
@ojun1607 4 жыл бұрын
やっぱニューロンに説明してもらえるとわかりやすいなぁ
@beekaru_4126
@beekaru_4126 4 жыл бұрын
高校数学でディープラーニングをヨビノリさんの視点で説明するシリーズお願いします!!
@min-bb6vh
@min-bb6vh 2 жыл бұрын
わかりやしー
@trafalgar_rho
@trafalgar_rho 4 жыл бұрын
こんな時間にあげるなんて… 飯テロならぬヨビテロ…いやアンパンだから飯テロでいいのか…
@3ch323
@3ch323 4 жыл бұрын
*笑った*
@user-pw9yv7gm9c
@user-pw9yv7gm9c 4 жыл бұрын
おいこら
@user-mg4ct7ws4l
@user-mg4ct7ws4l 4 жыл бұрын
ディープラーニングおもしろいですね。
@user-xt8vf3gj4b
@user-xt8vf3gj4b 4 жыл бұрын
偏微分、シグモイド関数、交差エントロピー関数、ソフトマックス関数…僕の数学力では生きていけない世界だった。AI分野はマジでかっけーわ
@monmet1873
@monmet1873 4 жыл бұрын
敵対的学習編待ってます!!!
@user-mm7yu1lr5u
@user-mm7yu1lr5u 4 жыл бұрын
ありがとうございます深層学習がなにか分かりました
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
見終わるの早すぎだろ
@n__48610
@n__48610 4 жыл бұрын
こんな時間に投稿とは、、、、 見ますけどね!!!!
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
せんきゅ
@ch-yf2xd
@ch-yf2xd 4 жыл бұрын
Autokerasを実装したのですが、内部で何をやっているのか分からないままだったので、大変参考になりました。
@user-od4jj7kw1q
@user-od4jj7kw1q 4 жыл бұрын
非常にわかりやすくこの方面の勉強し初めで、助かりました。また、AIやデータサイエンス,ブロックチェーンなどで必要する数学の勉強方法などどうすればいいか分からないので、講義動画やっていただけたら、ありがたいです。
@user-dw6gl7vk6m
@user-dw6gl7vk6m 4 жыл бұрын
機械学習も説明できるとか強すぎだろ
@makotktjm7418
@makotktjm7418 4 жыл бұрын
深層学習完全に理解した
@toshiyukikoshio492
@toshiyukikoshio492 3 жыл бұрын
爺さんも理解したぞ!ありがとう。
@user-hk9zi1ts3t
@user-hk9zi1ts3t 4 жыл бұрын
なんつー時間にあげとんねん(ありがとう寝ながら見ます)
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
深く眠れますように
@feynman_ishikawa3824
@feynman_ishikawa3824 4 жыл бұрын
深く理解したい
@flutter8168
@flutter8168 4 жыл бұрын
簡潔に説明されていて勉強になりました!!ありがとうございます! 学習のところは、重みだけでなくバイアスも調整・更新されますか?
@satoshi-mp7yt
@satoshi-mp7yt 4 жыл бұрын
大学の卒研で使う予定なので助かります! ありがとう😊
@unko_nagashitakunaine
@unko_nagashitakunaine 4 жыл бұрын
これは激熱う
@kozlockify
@kozlockify 4 жыл бұрын
こんにちは。 いつも拝見させていただいています。 強化学習 の講義もよろしくお願いします。
@AIxCE
@AIxCE 3 жыл бұрын
医療従事者で趣味で深層学習使ってるものです^ ^ これは画像解析のCNNという種類ですね^ ^ 是非このような授業を増やしていただけると幸いです! 今度ソースコードのせますね^ ^!!
@nokokirin
@nokokirin 4 жыл бұрын
わかりやすい講義ありがとうございました。もしよろしければ、たくみさんが参考にしたディープラーニングの書籍などあれば教えて下さい。
@samuiui954
@samuiui954 4 жыл бұрын
3層のニューラルネットから深層学習に話を広げるときに勾配消失問題抜きで説明するの難しいだろうなぁ、とか、マカロックとピッツの神経回路モデルからお話されるのかなぁ、と思って見始めたらかなりすっ飛ばすのでで驚きました。分野外の人に興味を持ってもらう工夫が伺えて大変勉強になりました。
@Catorce7
@Catorce7 2 жыл бұрын
G検定、勉強してますけど 鬼のように数学、物理は弱いけどめちゃ参考になります。 概要も分からないのと、何となく分かってるのは全然違いますね。
@dmcreatorjapan
@dmcreatorjapan 5 ай бұрын
これを全部プログラム(コード)書いて実現してるんよな。 これを実装する人は天才すぎ。まじで神の所業すぎ。
@user-wm3fz5sx9f
@user-wm3fz5sx9f 4 жыл бұрын
ありがたや、、、
@log3404
@log3404 4 жыл бұрын
ヨビノリさん! 電磁気学や電気回路学の講義も上げて下さい。お願いします🥺
@1996038
@1996038 4 жыл бұрын
DNNのしくみ理解するにはやっぱ画像から入るほうがわかりやすいですね
@user-wx1ul5ge2t
@user-wx1ul5ge2t 4 жыл бұрын
AI系の授業いい!!!
@MathRaku
@MathRaku 4 жыл бұрын
11:52 (⌒,_ゝ⌒)書こうとしたのかと思いました。 で、真面目な質問なんですけどパーセプトロンというのはディープラーニングに入るんですか?最近誤差逆伝播法とか勉強したんですけど…。
@kksw7438
@kksw7438 4 жыл бұрын
勉強出来なくて寝ようとしたら出てきたから見るってゆうね
@user-qc5zp6uu1j
@user-qc5zp6uu1j 4 жыл бұрын
熱化学方程式の続きはもう出す気は無いのでしょうか?
@TheEineNull
@TheEineNull 4 жыл бұрын
情報統計力学とかも楽しいですよね 平均場近似やベーテ近似,レプリカ法を使ったGibbs汎化誤差解析 情報統計力学とはちょっとずれるけど,渡辺ベイズも
@rniki025
@rniki025 3 жыл бұрын
深層学習を用いれば、よびのりさんとアンパンマンとピザの認識が出来るってことですね。
@user-jz8ot5gc9p
@user-jz8ot5gc9p 4 жыл бұрын
ABC予想の解説が聞きたいです。 お願いします。
@user-tp4oh9jn4h
@user-tp4oh9jn4h 4 жыл бұрын
G検定対策の動画をシリーズとして出して欲しいです!!
@user-qk5rq4cq9f
@user-qk5rq4cq9f 2 жыл бұрын
学校の先生が説明早すぎるのとその先生も自分で知識浅いって言ってて全く理解できなかったので助かりました!笑
@mii1057
@mii1057 4 жыл бұрын
いずれバリバリ数式使う系も出して欲しい
@nakko3017
@nakko3017 3 жыл бұрын
たくみさんの画像を学習させたら顔の丸さの特徴に関する部分に大きく重み付けされるってことかな? そうに違いない。
@karasunomiya
@karasunomiya 4 жыл бұрын
何でこんな時間に上げてるんですか! 上がったらすぐ見たいのに、、、
@_strauss
@_strauss 4 жыл бұрын
数学的にはニューロン数を十分大きくとれば中間層は1層で十分だそうですね それで任意の連続関数を任意の精度で近似できてしまうという万能性を持っているというのがすごいです
@user-ug1ko2tl9k
@user-ug1ko2tl9k 4 жыл бұрын
こんな時間にあげるなんてびっくりしたわ。 長男だったから(寝るの)我慢できたけど。
@yobinori
@yobinori 4 жыл бұрын
長男は草
@kettlemeshi
@kettlemeshi 4 жыл бұрын
夜遅くまで編集なさってるんですね。 お疲れ様です!
@Person03_game
@Person03_game 4 жыл бұрын
サブチャンのラジオきいて寝ようと思っていたら上がっていた。。こんな時間に。。。
@user-jh5ct2uc3f
@user-jh5ct2uc3f 4 жыл бұрын
ニューラルネット、フィーリングカップルの上から見たやつに似てる☺️(笑) 今日も知らない面白いコトが知れてスッキリした!ありがとう😊
@flutter8168
@flutter8168 4 жыл бұрын
教師なし学習とディープラーニングの違いを教えてほしいです! どちらも答えを教えていないという点で共通しているような気がするのですが。 特徴量を自分で発見するか(ディープラーニング)否か(教師なし学習)でしょうか。
@user-tp3yv7uz3n
@user-tp3yv7uz3n 4 жыл бұрын
クソわかりやすいやんけ
@user-fy1oj9nk5k
@user-fy1oj9nk5k 3 жыл бұрын
ちょうど今alphachemの研究してます!
@user-sc1pw8kx7s
@user-sc1pw8kx7s 4 жыл бұрын
こぉんなじかんにぃあげるなぁ。 お疲れです。
@user-tz5wi1bl3l
@user-tz5wi1bl3l 4 жыл бұрын
特定のタスクをこなせるように人間が機械に学習させるのが機械学習。深層学習は機械学習の手法のひとつで、ニューロンのつながりを数理モデル化したニューラルネットワーク。入力層、情報を合わせ統合している2つ以上の中間層、出力層の計4層以上で学習させることを深層学習と言う。そして、期待する出力層となるように、つながりの重みを調整していく過程が機械学習なんですね。
相関は必ずしも因果を意味しない
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ОСКАР ИСПОРТИЛ ДЖОНИ ЖИЗНЬ 😢 @lenta_com
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THEY WANTED TO TAKE ALL HIS GOODIES 🍫🥤🍟😂
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OKUNJATA
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