HarmlessIT技術についてのトレンドや、ベンダーの戦略についての考察などを書いていきます。2017/04/03ITソリューション塾で人工知能についてお話しをしておりますので、ディープラーニングの最新動向や仕組みなどについていろいろ勉強しているんですが、あたりまえのことながら、非常に難しい。文系の頭には着いていけないところ多数でいろいろ苦しんでおります。調べていておぼろげながらわかってきた(というか疑いを持つようになった)のは、「深層学習はひょっとして行き当たりばったりな世界なんじゃないか?」ということです。多層パーセプトロンに大量のデータを与えて機械学習させるのが深層学習ですが、どうもいろいろなブログとか記事を読んでいると、「いろいろやってみて、たまたまうまくいったのを使っている」ように思えるのですね。思っていたら、先週この記事を見かけました。今後の研究課題について理論研究の方向性は2つ。うまくいくのかわかっていない深層学習の原理の解明と、現在の深層学習では難しい難題解決である。これ、政府の肝いりで今年度設立された理研AIPセンターの杉山将センター長の発言とされています。「機械学習のポイントは、プログラムした本人が思ってもみなかった出力が出るところ。」なんていうことも書いてあります。理論化されていないんですね。華やかに見えるAI研究も、結構泥臭い感じなのかも知れません。この件、もう少しわかったらまたブログに書きたいと思っています。ITソリューション塾・第25期の受付を開始しました次回のITソリューション塾は、5月16日(火)からです。詳細日程やお申し込みにつきましては、こちらをご覧下さい。外資系ソフトウェア/ハードウェアベンダーでマーケティングを経験。現在はIT企業向けのマーケティングコンサルタント。最新の投稿クラウドに関する記事のまとめ(2024.10.28~2024.11.2)教育を受けられない、子どもたち。大気汚染の教室に入れない!がまんせずに、伝えよう。Waters機械の知性と人間の知性を隔てているのは「責任」IT部門およびユーザーに影響を与える2025年以降の展望トップ10オルタナティブ・ブログは、専門スタッフにより、企画・構成されています。入力頂いた内容は、アイティメディアの他、オルタナティブ・ブログ、及び本記事執筆会社に提供されます。利用規約プライバシーポリシーお問い合わせアイティメディアからのお知らせプレスリリースメールサービスRSSTwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。