ミニマリストとは？モノが少ないだけじゃない5つのメリット | Tabi Labo
まとめ ミニマリストになると陥る5つの弊害とその対策方法を経験を踏まえて書きました。 ミニマリストを目指す人にとって一つの助けになれば幸いです。
ミニマリスト生活がもたらす5つの弊害
End to End Learning 2. Supervised Learning 3. Motion Learning 4. Adaptive Learning 5. Reinforcement Learning 6. Representation Learning (イ) 1. マルチモーダル 2. インセプション 3. コグニティブ 4. フルスクラッチ (ウ) 1. Representation Learning RNN(Recurrent Neural Network)が自然言語処理の分野で精度の向上に寄与した理由として、最も適しているものを1つ選べ。 1. 畳み込み層で畳み込み処理を行うことにより、単語の出現位置から文脈を読み取れるようになったため。 2. ミニマリスト生活がもたらす5つの弊害. 隠れ層で過去の情報を保持できるようになり、文字の並びから意味を抽出できるようになったため。 3. ネットワークの外部に記憶部分を設けることで、文章のパターンを簡単に参照できるようになったため。 4. 正しい文章の出力ができるようになるまで繰り返し自動で学習できるようになったため。
人工知能をめぐる動向 人工知能分野の問題 機械学習の具体的手法 ディープラーニングの概要 ディープラーニングの手法 ディープラーニングの研究分野 人工知能をめぐる動向 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。 第一次AIブームは1950年台に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に、1996年にIBMが開発した(イ)は、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である。しかし、ルールや設定が決まりきった迷路やパズルゲームなどの(ウ)と呼ばれる問題しか解けないという課題があったために、研究は下火になった。 (ア) 1. 知識表現 2. 表現学習 3. 機械学習 4. 探索・推論 (イ) 1. Deep Blue 2. Bonkras 3. Ponanza 4. Sharp (ウ) 1. A/Bテスト 2. パターンマッチング 3. トイ・プロブレム 4. ダートマスワークショップ 国際的な画像認識コンペティション"ILSVRC2012"について、正しいものをすべて選べ。 1. 画像認識は、2017年現在でディープラーニングが最も高い精度を実現できるタスクである。 2. ImageNetとは、手書き文字認識のためのデータセットである。 3. 優勝チームはトロント大学のジェフリー・ヒントン教授率いるSuperVisionである。 4. このコンペティションであげられた成果は、「人工知能研究50年来のブレイク・スルー」と称された。 人工知能分野の問題 以下に挙げる用語は、第二次AIブームが起こった際に取り上げられた問題である。それぞれの問題の説明としてふさわしいものをそれぞれ1つずつ選びなさい。 (ア)フレーム問題 (イ)シンボルグラウンディング問題 1. 人間の持つ膨大な知識を体系化することが難しい。 2. 膨大な情報のうちから、必要なものだけを選んで考慮することが難しい。 3. 単語などの記号と、それの表す意味を結びつけることが難しい。 4. 膨大な知識を処理するための計算機の開発が難しい。 5. 十分なデータを取るためのインターネットを整備することが難しい。 「強いAI・弱いAI」に関する説明として適切なものを2つ選べ。 1. 「強いAI」は、エキスパートシステムと呼ばれ、現在でも広く実用されている。 2.