11. 2020年10月23日 11:18:55 : gzVyS02wBk : Z1h2bVYvTmlIeGs=[1]
10. 2020年10月23日 05:16:15 : K9PxFas2QM : YUthelpjOEFEUEE=[57]
さん書いても無駄だと思うけどお勉強タイムですよ。
現状の実験結果の結論から先に書けば 偏った学習を続ける習慣 からはまともなかつ合理的な結論が出ないということ。
ご理解の範囲を超えているかもしれませんが頑張りましょう。
他国介入もしくは人脈形成が繋がりというものを起点にするなら
君らのような人間は圧倒的に繋がりを形成していく上での決定的な要素が欠けている
民主主義の制度に於いて敗北を重ねるのは当然だ。
鏡にうつして自分自身を見れば独善的な仮想人格者の貴方のことですよ。
テレビは現在日本に何台あるのでしょう。
新聞は何枚毎日印刷されているんでしょう。
こんなタウンページのような少数意見に順応させられる家畜のような人生でいいんですか。
いままで生きてきて世界や社会に対する根本的な疑問をお持ちになったことが一度もないんですか。
頭お大事に 遅いかもしれませんが。
AI（人工知能）とは何か？ 言葉の意味や定義から機械学習・ディープラーニングまでわかりやすく簡単に解説
2020年6月19日2020年8月28日
https://monstar-lab.com/dx/technology/about-ai/
AI（人工知能）の代表的なアルゴリズム
ニューラルネットワーク
遺伝的アルゴリズム
エキスパートシステム
AI（人工知能）の学習方法① 機械学習
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
AI（人工知能）の学習方法② ディープラーニング（深層学習）
画像のような記号化できないデータのパターン認識を得意としています。
2016年、ディープラーニングをコア技術とした囲碁AI「アルファ碁（AlphaGo）」が世界トップレベルの棋士に大勝したことで注目を浴びました。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANは生成モデルの一種で、生成ネットワークと識別ネットワークの2つのネットワークから構成されます。
生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習することが大きな特徴。
2つのネットワークが相反する目的で学習するため、“敵対的”という名称が用いられています。
例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。
このように2つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様子から敵対的と呼称されています。
現状のような発展途上段階でも既に偏った情報や知識では必ず誤りが出るという結論になっています。
ごぞんじ囲碁で売り出し中の兄ちゃんを見ても分かるでしょう。
次からどのように変えるのか興味深いところです。
テクノロジー分野は動きが速いので注意して多方面から情報を集めましょう。
仮想人格者の貴方の現状では珍しいシーラカンスそのまんまですね。
http://www.asyura2.com/20/kokusai29/msg/427.html#c11
題名には必ず「阿修羅さんへ」と記述してください。