AI・機械学習とは何ぞや（途中）
AIとかいうバズワードはとりあえず嫌いと
言っておくに限る。定義不足的な気持ち悪さか
Googleで「AIとは」で検索したら
「じんこうちのう」。なるほどわかりやすい（？）
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☆AIとは「人工的に人間の知能を模倣するための技術」
参考文献をよんでとりあえず納得した。
・人間の知能を5種類に分解した記事
①自然言語処理能力：文章と言語の
認識分析生成
②画像認識能力：画像・映像
③音声認識能力：音声
④（身体）制御能力：機械の制御
⑤学習推論能力：後述
（人工知能ってなんなの？ 5種類に分類すると見えてくるAIの実態！ - 648 blog）
【結論】
「人の脳（にあるかはわからんけど）機能を作る技術の総称」ってイメージ。
【関連用語】強いAI,弱いAI
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☆機械学習とは
「大量のデータから規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測を行う手法」
「AIを実現する技術の一つ」
「情報から将来使えそうな知識を見つけること」
「適切な回答を導き判断するために必要な法則やルールを学習する方法」
「着目すべき特徴（特徴量）を人間が指定する必要」
機械学習の種類（機械学習 - Wikipedia）
①教師あり学習：入力と出力をセットにし、それをつなぐ関数を求める
②教師なし学習：入力のみからモデル（？）構築
③半教師あり学習：あいのこ
④強化学習：周りの環境を観測して学習（Q学習）
⑤トランスダクション：謎
⑥マルチタスク学習：謎
①過去のデータから将来起こりそうな事象を予測する
「迷惑メールの判別」「明日の天気の予測」
②与えられたデータから規則性を発見して答えを導きだす
正解不正解はない
④教師あり学習の出力の代わりに「行動」と「報酬」を付与し
どの行動で報酬最大化されるか学習
（ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita）
：頭良くなったら後で式とか見たらいいんじゃないかな
【結論】
・今見つけた猫か犬かの個体を、
今まで見た個体の身体の形とか鳴き声のデータから判別する手法（？）
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☆Deep Learningとは
「人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」を用い、特徴量の設定や組み合わせをAI（人工知能）自ら考えて決定」（
AIとは？AI（人工知能）とDeep Learning（深層学習）を簡単に説明
）
・特徴量の指示をしなくても自動で学習
・大量のデータが必要で結果がデータ依存
【結論】
ディープニューラルネットワークが謎だから何とも言えない。
機械学習の中で、人の脳に似せた手法ってイメージ
特徴量の指定が不必要なのは強そう
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AI
｜----機械学習：
｜-----決定木学習（Ramdom forest）
｜-----ニューラルネットワーク
｜------Deep Learning
（他にも授業で習ったこと全部人工知能なのか・・・）
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参考文献
：人工知能学会
