機械学習とニューラルネットワーク - ページ 9

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講義 9 - 深層強化学習

スタンフォード CS230: ディープラーニング | 2018年秋 |講義 9 - 深層強化学習

講義では、深層学習と強化学習を組み合わせた深層強化学習について紹介します。強化学習は、ラベルが遅れる状況で適切な一連の決定を行うために使用され、ロボット工学、ゲーム、広告などのさまざまな分野で適用されます。深層強化学習は、Q テーブルをニューラル ネットワークである Q 関数に置き換えます。講師は、深層強化学習を適用する際の課題について説明しますが、ベルマン方程式に基づいて Q スコアの目標値を作成し、ネットワークをトレーニングする手法について説明します。講義では、深層強化学習のトレーニングにおける経験再生の重要性と、強化学習アルゴリズムにおける活用と探索の間のトレードオフについても説明します。ゲーム Breakout への深層強化学習の実際の適用についても説明します。

講義では、深層強化学習 (DRL) に関連するさまざまなトピックについて説明します。 DRL における探索と活用のトレードオフについて説明し、探索の確率を決定するハイパーパラメーターを使用したソリューションを提案します。 DRL における人間の知識の重要性と、それがアルゴリズムの意思決定プロセスをどのように強化できるかについて説明します。この講義では、ポリシーの勾配、それらを実装するためのさまざまな方法、およびオーバーフィッティングの防止についても説明します。さらに、希薄な報酬環境での課題が強調され、「探索のためのカウントベースのメタの統合」と呼ばれる最近の論文からの解決策が簡単に説明されています。最後に、レクチャーでは、Redmon らの YOLO および YOLO v2 の論文について簡単に説明します。物体検出について。

• 00:00:00 このセクションでは、講演者は、深層学習と AI の別の領域である強化学習を組み合わせた深層強化学習のアイデアを紹介します。講演者は、ディープ ニューラル ネットワークは関数近似に優れており、関数近似を必要とする多くの異なる分野に適用できること、および強化学習がその例の 1 つであることを説明します。講演者は、AlphaGo や Google の DeepMind ペーパーなどの例を使用して、強化学習のアイデアを動機付けています。この論文では、深層学習を使用して、さまざまなゲーム (主に Atari ゲーム) で人間レベルのパフォーマンスを打ち負かすようにエージェントをトレーニングしています。講演者はまた、チェス盤よりもはるかに大きい囲碁のような複雑なゲームでエージェントが長期的な戦略を持つことができるため、強化学習が重要であると説明しています。
  
  
• 00:05:00 ビデオのこのセクションでは、ディープ ラーニングを使用して囲碁で勝つことを学習できるエージェントを構築する方法を検討するよう、教授が学生に課しています。考えられるデータ セットの 1 つは、ゲーム ボードとその位置での勝利確率の入出力ペアリングですが、特定のボード位置での勝利確率を表すのは難しいため、これは困難です。もう 1 つのオプションは、プロ プレーヤーの動きを監視し、これらをデータの入力と出力として記録して、プロ プレーヤーが過去に行った動きのデータ セットを構築することです。ただし、ゲームには正確な表現を行うには状態が多すぎるため、これも困難です。プロのプレーヤーによって戦略が異なるため、グラウンド トゥルースが間違っている可能性があります。また、単純なパターン認識ではなく戦略の問題であるため、アルゴリズムが一般化されないというリスクもあります。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講師が強化学習 (RL) を紹介します。これは、適切な一連の決定を行うことを自動的に学習する方法です。 RL は、ゲームの勝利確率など、遅延ラベルが存在する状況で使用されます。 RL は、ロボット工学、ゲーム、広告などのさまざまな分野で適用されます。 RL がどのように機能するかを説明するために、講師は 5 つの状態を持つゲームを紹介し、このゲームで長期的なリターンがどのように定義されるかを説明します。ゲームの目標は、状態を移動し、利用可能な報酬に基づいて決定を下すことにより、長期的に報酬を最大化することです。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、長期的なリターンの概念と、強化学習における Q ラーニングの割引リターンの使用について説明します。割引後のリターンは、意思決定における時間の重要性を考慮しており、割引されていないリターンで発生する可能性がある収束の問題を軽減するのに役立ちます。 Q ラーニングの目標は、すべての状態での各アクションのスコアを表す Q テーブル マトリックスを格納することにより、各状態での最適なアクションを学習することです。 Q テーブル スコアを使用することにより、エージェントは特定の状態での最大値と対応するアクションを決定し、迅速に意思決定を行うことができます。ツリー ダイアグラムを使用して Q テーブルを作成するプロセスについても説明しました。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、教授は Q ラーニングの反復アルゴリズムを説明します。これには、すべての状態で実行するアクションを指示するマトリックスが使用されます。各状態の長期的な割引報酬を計算するために、彼らはベルマン方程式を使用します。これは、即時の報酬と割引に将来の最大可能報酬を掛けたもので構成されます。反復アルゴリズムはある時点で収束し、Q 関数は最適なベルマン方程式に従う必要があります。教授は、Q ラーニングを理解する上でベルマン方程式の重要性を強調しています。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、スピーカーは、環境、エージェント、状態、アクション、ポリシー、報酬、総収益、割引係数、Q テーブル、およびベルマン方程式を含む強化学習の語彙について話します。 Q テーブルは、状態 S でアクション A を実行するのがどれほど良いかを表すエントリのマトリックスであり、ポリシーは、状態に適用する最善の戦略を教えてくれる意思決定機能です。状態の数が多すぎて、Q テーブル ソリューションが実用的でなくなる可能性があります。深層学習は、Q テーブルをニューラル ネットワークである Q 関数に置き換えることで強化学習に入ります。ただし、Q スコアの動的な変化により、ネットワークのトレーニングは従来の教師あり学習設定とは異なります。
  
  
• 00:30:00 講義のこのセクションでは、教師あり学習とは大きく異なる深層強化学習を適用する際に生じる課題について教授が説明します。主な問題の 1 つは、Q スコアが動的で常に変化しているため、ラベルがないことです。これに対処するために、教授は、ベルマン方程式に基づいて Q スコアの目標値またはラベルを作成する手法について説明しています。このプロキシをラベルとして使用すると、収束につながることが期待される反復更新を通じてネットワークをトレーニングして、最適な Q 関数に近づけることができます。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、ベルマン方程式の概念と、深層強化学習における逆伝播でのその使用について説明します。ベルマン方程式は、報酬に関して到達しようとしている最適値に近い値を計算するために使用されます。 Q 関数が生成され、ベルマン方程式と比較されて、最適な Q 関数が決定されます。ただし、アルゴリズムには発散の可能性があり、アルゴリズムの収束は Francisco Melo の論文で証明されています。 DQN アルゴリズムの実装は、Q ネットワーク パラメーターの初期化、エピソードのループ、ベルマン方程式によるターゲット値の計算、および固定 Q ターゲット ネットワークを使用した逆伝播を含む疑似コードによって説明されます。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、ビデオで Deep Q-Network をゲーム Breakout に実際に適用する方法について説明します。ブレイクアウトの目標は、ボールが最終ラインを通過させずにすべてのレンガを破壊することです。 Q ラーニングを使用したトレーニングの後、エージェントはトンネルを掘ってレンガの反対側に到達することで、ゲームをすばやく終了するためのトリックを見つけました。このネットワークは、人間の監督なしで独自にこの戦略を考え出しました。 Q ネットワークの入力は、ボール、パドル、レンガの位置を含む特徴表現です。ただし、情報全体を取得するには、ピクセルを使用する必要があります。ネットワークの出力は、左に行く、右に行く、または特定の状態でアイドル状態を維持するアクションを表す 3 つの Q 値です。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者は、特に画像を操作する際に、深層強化学習用のディープ Q ネットワーク アーキテクチャをセットアップするのに役立つさまざまな前処理手法について説明します。最初の手法では、連続するフレームを取得してネットワークに追加情報を提供します。他の前処理手法には、入力のサイズの縮小、画像圧縮のためのグレースケール変換、特定のゲームのスコアなどの重要でないピクセルの除去が含まれます。ただし、グレースケールに縮小すると重要な情報が失われる危険性があることを警告し、ディープ Q ネットワーク アーキテクチャについて詳しく説明し、入力が画像であるため、畳み込みニューラル ネットワークが使用されていると説明しました。最後に、スピーカーは、適切なループ終端を確保するために終端状態を追跡する必要があることを説明します。これは、y 関数にとって重要です。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、講師が強化学習における経験の再生の重要性を説明します。これにより、現在調査されていることだけでなく、過去の経験に関するトレーニングが可能になります。強化学習は探索した内容のみをトレーニングするため、特定の状態遷移に二度と遭遇しない可能性があり、過去の経験がトレーニングにとって非常に貴重になります。エクスペリエンス リプレイは、過去のエクスペリエンスを格納できるリプレイ メモリを作成します。トレーニング中、アルゴリズムは、新しい状態遷移を探索するだけでなく、リプレイ メモリからサンプリングすることもできます。これにより、トレーニングで過去の経験を複数回使用できます。これは、重要なデータ ポイントを学習する上で非常に重要です。
  
  
• 00:55:00 講義のこのセクションでは、講演者は深層強化学習における経験再生の利点について説明します。まず、データを一度だけではなく何度も使用できるため、データの効率が向上します。第二に、経験のリプレイは経験の相関関係を取り除き、ネットワークが 1 つのアクションを繰り返し予測する方向にバイアスされるのを防ぎます。最後に、計算とメモリを探索と引き換えにすることができますが、これにはコストがかかります。スピーカーは、RL アルゴリズムにおける搾取と探索の間のトレードオフについても話し、常に最善の行動をとらないことで探索を奨励する方法を提案します。
  
  
• 01:00:00 このセクションでは、インストラクターと学生が強化学習における探索と活用のトレードオフ問題について話し合い、エージェントが探索する代わりにどの確率で探索するかを決定するハイパーパラメーターを使用して解決策を提供します。彼らは、なぜ探索が重要なのかを説明し、リプレイ メモリ内のイプシロン貪欲探索の疑似コードに行を追加します。彼らは、強化学習で深層学習を使用する主な利点は、関数を適切に近似できることだと強調しています。最後に、強化学習における人間の知識のトピックと、アルゴリズムのパフォーマンスを評価することが不可欠である理由について簡単に触れます。
  
  
• 01:05:00 講義のこのセクションでは、深層強化学習 (DRL) において人間の知識がどのように重要な役割を果たすかについて教授が説明します。人間は、文脈上の手がかりを効率的かつ本能的に解釈することができます。たとえば、人間はキーがドアのロックを解除することを知っており、その理解によってアルゴリズムの意思決定プロセスが大幅に強化される可能性があります。問題は、ツリー検索とディープラーニング アルゴリズムを実装することで DeepMind が達成した偉業である、悪名高い挑戦的なモンテズマの復讐ゲームなど、限られたコンテキスト情報でアルゴリズムをトレーニングすることです。この講義では、Alpha Go ゲームについて簡単に説明し、木探索と値ネットワークを組み合わせてアルゴリズムの意思決定プロセスをどのように改善できるかについて説明します。
  
  
• 01:10:00 このセクションでは、講師はポリシー勾配を紹介します。これは、状態からアクション (ポリシー) へのマッピングを直接最適化する DQN とはまったく異なるクラスのアルゴリズムです。方策勾配では、Q 値ではなく方策自体に焦点が当てられ、DQN における Q 関数の更新とは対照的に、方策の勾配を使用して方策ネットワークが更新されることを講師は説明します。講師は、さまざまなビデオを通じて、Proximal Policy Optimization (PPO) や Competitive Self-Play などのさまざまなポリシー勾配法について説明し、目の前の実際のエージェントへの過剰適合に関する技術的なポイントを強調し、さまざまなバージョンのオーバーフィッティングを避けるためのエージェント。最後に、講師は、最小の勾配ステップで特定のタスクを学習できるようにするために、メタ学習が類似のタスクの分布でどのようにトレーニングするかを説明します。
  
  
• 01:15:00 講義のこのセクションでは、スピーカーは探索と搾取のジレンマと、特に報酬がまばらな場合にそれがどのように困難になるかについて説明します.彼は、「Unifying the Count-based Metas for Exploration」と呼ばれる最近の論文について語っています。この論文では、ある状態を訪れた回数をカウントし、少ない回数で状態を訪れたエージェントに固有の報酬を与えるという考え方が紹介されています。これにより、エージェントはさらに探索して調べるようになり、ゲーム内のさまざまな部屋を発見するようになります。スピーカーは、模倣学習についても簡単に説明し、報酬の定義が難しい場合にどのように役立つかについて説明します。
  
  
• 01:20:00 このセクションでは、講演者は Redmon らの YOLO および YOLO v2 の論文を取り上げたことを簡単に述べています。物体検出について。これ以上の情報はありません。

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講義 10 - チャットボット / 閉会の辞

スタンフォード CS230: ディープラーニング | 2018年秋 |講義 10 - チャットボット / 閉会の辞

このビデオでは、ディープ ラーニングを使用したチャットボットの構築に関連するさまざまなトピックを取り上げています。講師は、チャットボットを構築するための方法として、自然言語処理、情報検索、および強化学習について説明します。コンテキスト、意図の分類、スロットのタグ付け、および共同トレーニングの重要性が強調されます。この講義では、チャットボットのトレーニング、パフォーマンスの評価、およびチャットボットのコンテキスト管理システムの構築のためにデータを自動的に生成する方法についても説明します。講師は、学生が有意義なプロジェクトに取り組み、人類全体を持ち上げるために自分のスキルを使用することを奨励しています。最後に、彼は学生たちの懸命な努力に感謝し、AI を使用して世界に変化をもたらし続けることを奨励しています。

• 00:00:00 このセクションでは、スピーカーは、学生のコース登録や情報検索を支援するチャットボットの構築方法に関するケース スタディを紹介します。講演者は、チャットボットは重要な産業トピックであり、構築が困難であり、学術コミュニティがそれらの改善を支援してきたことを強調しています。この制限されたエリア用に構築されたチャットボットは、学生がコースに関する情報を検索するか、コースに登録することのみを要求することを前提としています。スピーカーは、聴衆がグループでペアになり、そのようなチャットボットを実装するために使用できる方法のアイデアを引き出すことを奨励します.提案されたアプローチのいくつかには、RNN と転移学習を使用して、事前定義されたストレージから自然言語と情報検索を処理することが含まれていました。
  
  
• 00:05:00 このセクションのビデオでは、強化学習をチャットボットで使用して応答に関する意思決定を支援する方法について説明しています。スピーカー間の会話は、コンテキストの重要性と、会話の結果が常にすべてのステップであるとは限らないことを強調しています。強化学習は、チャットボットのポリシーを学習するのに役立ちます。これにより、与えられた状態が次に取るべき行動を教えてくれます。発話、インテント、スロットなど、会話型アシスタントで一般的に使用される語彙も紹介され、シングルターンおよびマルチターンの会話についても説明されています。ビデオの最後は、意図を検出するためにモデルをトレーニングするために必要なネットワークとデータセットの種類に関するブレインストーミング セッションで締めくくられます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講師がフィルターを使用してチャットボットでユーザー入力の背後にある意図を検出する方法について説明します。これは、意図したユーザー入力が常に少数の単語にエンコードされている場合、リカレント ニューラル ネットワークよりもうまく機能する可能性があります。 .講師は、畳み込みまたは再帰シーケンス分類器を使用してスロットを検出することを提案しています。スロットは、フライト予約チャットボットの場合の出発時間と到着時間など、ユーザーを支援するためにチャットボットが取得する必要がある特定の情報を識別します。講師は、ユーザー入力のスロットを識別するために、特定の形式でデータにラベルを付けてエンコードすることの重要性を強調しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講師がチャットボットの共同トレーニングの可能性について説明します。彼は、インテントの分類とスロットのタグ付けの両方を実行できる 1 つのネットワークを使用することを提案しています。このネットワークは、2 つの異なる損失関数によって監視されます。講師はまた、両方のネットワークが同じタイプの機能を学習できるため、2 つのネットワークの共同トレーニングが通常は役立つと述べています。さらに、彼は、Mechanical Turk を使用して注釈付きデータを手動で収集する、ヒューマン チャット アシスタンス サービスを使用してデータを入力する、日付、コース、四半期、およびその他のタグを置換して一部のデータを自動生成するなど、チャットボット データを取得するさまざまな方法を提示します。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、スピーカーは、日付、コース、およびその他のタグのデータセットを使用し、このデータでユーザーの発話のスロットを埋めるなど、チャットボットをトレーニングするためのデータを自動的に生成する方法について説明します。また、品詞タガーと固有表現認識モデルを使用して、データセットを自動的にタグ付けおよびラベル付けすることも提案しています。さらに、講演者は、オーバーフィッティングを防ぐために、自動生成されたデータと手作業でラベル付けされたデータの両方を持つことの重要性を強調しています。最後に、スピーカーは、最初の発話で必要なすべての情報が提供されていない場合でも、チャットボットがユーザーの意図を識別し、クラスに学生を登録するなどのタスクを完了する方法を示します。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、メモリ ネットワークを使用してチャットボットのコンテキスト管理システムを構築するプロセスをビデオで説明します。このシステムでは、ユーザーのすべての履歴発話をストレージに記録し、単語の埋め込みと RNN を介した文のエンコードを使用して現在の発話と比較します。次に、内積ソフトマックスを使用して注意のベクトルが計算され、チャットボットに一連の重みが与えられ、各記憶が現在の発話にどの程度関連しているかが判断されます。次に、最終的な出力ベクトルがスロット スタッキング シーケンスを介して実行されます。ここで、タガーは、学生をクラスに登録するなど、目的の機能のために欠落しているスロットを特定できます。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、講師が会話アシスタントの限界とそれを克服する方法について説明します。 1 つのアプローチは、ナレッジ グラフを使用することです。ナレッジ グラフでは、ユーザーの意図を識別し、グラフをたどって、埋める必要のあるスロットを決定します。講師は、ナレッジ グラフが業界で複数のインテントとそれに対応するスロットを処理するために使用されていることを説明します。最後に、講義では、チャットボットのパフォーマンスを評価する方法について説明します。講師は、Mechanical Turk を使用してチャットボットの応答を評価する方法を説明する研究論文を引用します。
  
  
• 00:35:00 講義のこのセクションでは、教授はチャットボットの応答をスコアリングし、ユーザーの意見と平均オピニオン スコアの実験を通じてチャットボットを相互に評価する方法について説明します。講義では、音声テキスト変換システムやテキスト読み上げシステムなど、音声アシスタントを作成するために必要な要件について説明し、興味のある学生にはこのトピックについてさらに読むことをお勧めします。最後に、教授はクラス プロジェクトに何を含めるかについてアドバイスを提供します。たとえば、プロジェクト中に下された決定事項を徹底的に説明し、ハイパーパラメーターの調整を報告し、TA によるプライベート レビューのために GitHub にコードを送信します。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、スピーカーは、プロジェクトが期待に応えられなかったとしても落胆しないよう生徒に勧めます。彼らは、すべてのタスクで最新技術を打ち負かさなくても問題ないことを強調し、学生に結果を報告し、うまくいかなかった理由を説明し、参考文献を提供するように促しています。彼らはまた、追加ページの付録が許可されており、3 分間のプロジェクト ピッチと TA からの 2 分間の質問に基づいて採点されることにも言及しています。最後に、コンピューター ビジョンや深層生成モデルなど、大学の他のクラスを探索することを学生に奨励し、スタンフォード大学の学生が自分の仕事で世界に変化をもたらすことができることを強調します。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、Andrew Ng が、機械学習を適用して社会における重要かつ意味のある問題を解決する方法について説明します。彼は、コーヒー豆の焙煎の最適化や X 線を診断するアプリの開発などの例を挙げています。これにより、X 線サービスが不足している地域での放射線サービスへのアクセスが大幅に改善される可能性があります。彼は、医療の改善から気候変動への取り組み、地球規模の教育まで、最も重要なプロジェクトに取り組むために、授業で得た独自のスキルを学生に活用するよう奨励しています。 Ng は、有意義なプロジェクトの数はディープ ラーニングに熟練した人の数を上回っており、すべての学生が世界に変化をもたらすチャンスを持っていると信じています。
  
  
• 00:50:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーはトラクターの運転についての話を共有し、有意義な仕事を追求しながら楽しむことをリスナーに勧めています。彼は、多くの卒業生がテクノロジー業界の仕事に就く可能性がある一方で、ソフトウェア業界以外で AI の未開拓の機会を見逃すべきではないと示唆しています。彼は学生たちに、自分のスキルを使って人類全体を向上させ、営利および非営利のために働き、政府に影響を与えるよう強く勧めています。最後に、彼は生徒たちのクラスでの懸命な努力に感謝し、彼らが独自の AI スキルを使って、重要で他の人を助ける仕事をすることを望んでいます。

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機械学習フル コースのパート 1/2 - 機械学習を 10 時間学習 |機械学習のチュートリアル |エデュレカ

便宜上、一般的なタイムラインと、各部分の詳細なタイムラインを提供します。適切な瞬間に直接移動し、便利なモードで視聴して、何も見逃すことはありません。

1. 00:00:00 - 01:00:00 機械学習に関するこのビデオ チュートリアルでは、データ セットからパターンを抽出することによって機械学習がどのように機能するかに焦点を当て、人工知能、機械学習、ディープ ラーニングの違いを説明することから始めます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、機械学習のさまざまなカテゴリについて、銀行、医療、小売などのさまざまな分野での使用例とともに説明します。深層学習は、人工ニューラル ネットワークに依存して複雑な関数マッピングを学習する特殊なタイプの機械学習としても紹介されています。このチュートリアルでは、Jupyter ノートブックで Anaconda Navigator を使用する方法についても説明し、Iris データセットを使用してさまざまな機械学習モデルを作成する方法を示します。
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 このパートでは、探索的データ分析、検証データセットの作成、モデルの構築、基本的な統計、サンプリング手法、中心傾向と変動性の測定、イベント確率、情報取得とエントロピー、決定木、混同行列。このチュートリアルでは、各トピックの包括的な理解と、機械学習におけるその実際的な意味について説明します。このチュートリアルでは、成功するモデルを構築するための統計的知識、データ分析、および解釈の重要性を強調しています。
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 このビデオでは、確率と確率分布の基礎から、線形回帰とロジスティック回帰、最後に仮説検定と教師あり学習アルゴリズムまで、さまざまなトピックを取り上げています。インストラクターは、さまざまな種類の確率について説明し、確率の問題を実演しながら、機械学習における信頼区間と仮説検定の概念についても説明します。このビデオでは、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダム フォレストなどの教師あり学習アルゴリズムに関する洞察も得られます。最後に、インストラクターは、最小二乗法を使用して回帰直線方程式を計算および決定する方法を説明し、データ適合の尺度として R 二乗の概念を紹介します。
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 ビデオ全体を通して、講演者は実世界の例を使用して、機械学習の概念を適用する方法を示します。たとえば、頭のサイズと脳の重量のデータセットを使用して線形関係を見つけたり、どの要因が乗客の生存率に影響を与えるかを決定するためのタイタニック災害。さらに、スピーカーは、入力値のスケーリングと分類の概念を紹介する前に、正確な結果を保証するためのデータ ラングリングとクリーニングの重要性を強調します。
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 機械学習コースのこのセクションでは、決定木の概念と、それらを分類問題に使用する方法について説明します。このビデオ チュートリアルでは、情報の取得に基づいてルート ノードを選択し、精度を向上させるためにツリーを剪定するなど、意思決定ツリーを構築するプロセスについて説明します。このセクションでは、バンキングやマーケティングなどのさまざまなドメインでの意思決定のための、意思決定ツリーのコレクションであるランダム フォレストの使用についても説明します。スピーカーは、コーディング例とアルゴリズムの段階的な説明を提供し、初心者が理解しやすいようにします。
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 ビデオでは、ランダム フォレスト、K 最近傍 (KNN)、ナイーブ ベイズなど、さまざまな機械学習アルゴリズムの概要が説明されています。このビデオでは、バンキングでランダム フォレスト アルゴリズムを使用してローン申請者が債務不履行になるかどうかを判断する方法、KNN アルゴリズムを使用して顧客の T シャツのサイズを予測する方法、および Naive Bayes アルゴリズムを使用する方法について説明します。アルゴリズムは、電子メールのフィルタリングとスパム検出に使用できます。このビデオでは、ベイズの定理と、データセットを使用して実際のシナリオでベイズの定理を実装する方法についても説明しています。さらに、インストラクターは、Python と scikit-learn ライブラリを使用してこれらのアルゴリズムを実装する方法の実践的な例とデモンストレーションを提供します。
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 「機械学習フル コース」チュートリアルのこのセクションでは、サポート ベクター マシン、クラスタリング手法 (K-means、ファジー c-means、階層的クラスタリングなど)、マーケット バスケット分析、アソシエーション ルール マイニング、および強化学習。事前アルゴリズムは、頻繁なアイテムセット マイニングとアソシエーション ルールの生成について詳細に説明されており、小売店のオンライン トランザクション データを使用した例が提供されています。このビデオでは、価値と行動価値の概念、マルコフ決定プロセス、強化学習における探索と活用についても詳しく説明しています。自動車工場の自律型ロボットが関与する問題シナリオは、強化学習の実行例として使用されます。
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 機械学習に関するこのビデオ チュートリアルでは、ベルマン方程式、Q ラーニング、機械学習エンジニアとして成功するために必要な技術スキル、給与の傾向と職務内容、責任など、さまざまなトピックを取り上げています。機械学習エンジニアの.このチュートリアルでは、プログラミング言語、線形代数、統計などの技術的スキルの重要性と、ビジネス感覚、効果的なコミュニケーション、業界知識などの非技術的スキルの重要性を強調しています。また、講演者は、Tensorflow.js、DensePose、BERT など、探索できるさまざまなオープン ソースの機械学習プロジェクトについても説明します。全体として、このチュートリアルでは、機械学習の包括的な概要と、さまざまな分野でのその応用について説明します。

ビデオ コースの一部の詳細なタイムライン

パート1

• 00:00:00 このセクションでは、機械学習は人工知能のサブフィールドであり、データに基づいて決定と予測を行うことができるシステムの設計に焦点を当てていることを説明しています特定のタスクのために。このセクションでは、人工知能、機械学習、深層学習の間の混同も明確にし、機械学習はデータ セットからのパターンの抽出を扱う AI のサブセットであると述べています。さらに、初心者から上級者向けの形式で設計されたコースの議題が提供され、教師あり学習と教師なし学習、強化学習、学習者を業界に対応させるためのプロジェクトなど、さまざまなトピックをカバーしています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、機械学習、AI、ディープ ラーニングの違いについて説明します。機械学習は、ラベル付けされた、またはラベル付けされていないトレーニング データ セットに基づいて変化に適応できるアルゴリズムを含むプロセスです。一方、ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークを使用して精度を向上させる機械学習のサブセットです。次に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 種類の機械学習を紹介します。教師あり学習は、トレーニング データ セットの各インスタンスが入力属性と期待される出力を持ち、アルゴリズムが期待される出力を生成する入力パターンを学習する方法として説明されています。人気のある教師あり学習アルゴリズムには、線形回帰、ランダム フォレスト、サポート ベクター マシンなどがあります。銀行、ヘルスケア、小売、音声自動化における教師あり学習のユースケースの例が共有されています。
  
  
• 00:10:00 このセクションのビデオでは、機械学習の 2 つのカテゴリ、教師あり学習と教師なし学習について説明しています。教師あり学習は、Siri のような音声アシスタントや気象パターンの予測などの例で示されます。この場合、マシンはデータと期待される結果を受け取ります。一方、教師なし学習は、期待される出力がない場合であり、マシンはデータ内の隠れた構造を発見するために残されます。パターンを学ぶことによって。クラスタリングは、k-means アルゴリズムを使用した教師なし学習の例として挙げられます。このアルゴリズムでは、類似したデータ インスタンスがクラスターにグループ化され、ラベルを追加せずにパターンを識別します。教師あり学習と教師なし学習の違いが説明されています。前者には期待される結果があり、後者には隠された構造の発見が残されています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、銀行、ヘルスケア、小売などのさまざまな分野における教師なし学習の適用について講師が説明します。銀行部門では、教師なし学習を使用して、クラスタリングと調査を使用して顧客をセグメント化します。ヘルスケアでは、MRI データを分類し、さまざまなパターンを認識するモデルを構築するために使用されます。最後に、小売部門では、教師なし学習を使用して、過去の購入に基づいて顧客に製品を推奨しています。次に、インストラクターは強化学習について説明します。これにより、ソフトウェア エージェントは、探索と活用という 2 つのメカニズムを活用してパフォーマンスを最大化するために、コンテキスト内で理想的な動作を決定できます。インストラクターは、強化学習を使用して犬を訓練するパブロフの例を示してから、銀行、医療、小売などのさまざまな分野での強化学習の適用について説明します。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、スピーカーは人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の違いを説明し、近年のデータの爆発的な増加による AI の重要性を強調します。彼らは AI を、機械が人間の行動を再現し、経験から学ぶことを可能にする技術であると説明しています。また、コンピューターがデータ駆動型の意思決定を行い、新しいデータにさらされたときに時間をかけて改善できるようにする AI のサブセットとしての機械学習についても説明しています。さらに、スピーカーは、機械学習における推定値と実際の値の差を減らすことの重要性を強調し、変数とデータ ポイントを追加することがモデルの改善にどのように役立つかについて説明します。最後に、膨大な量のデータを動力源とするロケット エンジンとしてディープ ラーニングが導入されます。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、ニューロンと呼ばれる脳細胞の機能に着想を得た特定の種類の機械学習であるディープラーニングについて学びます。人工ニューロン間のデータ接続を取得し、データ パターンに従ってそれらを調整する人工ニューラル ネットワークを使用して、システムが特定のアルゴリズムに依存することなく複雑な機能マッピングを学習できるようにします。ディープ ラーニングは、特徴を手動で与える必要がある機械学習とは異なり、分類にとって最も重要な特徴を自動的に見つけます。ディープ ラーニングは、アルゴリズムの最適化に必要な大量の行列乗算演算を実行するハイエンド マシンと GPU に大きく依存しています。対照的に、機械学習アルゴリズムはローエンドのマシンでも機能します。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、従来の機械学習アルゴリズムの問題解決アプローチをディープ ラーニング アルゴリズムの問題解決アプローチと比較します。前者は、問題をサブパーツに分割し、それらを個別に解決してから、それらを組み合わせて目的の結果を達成することを伴います。対照的に、ディープ ラーニング アルゴリズムは問題をエンドツーエンドで解決します。ただし、ディープ ラーニング アルゴリズムは、多くのパラメーターが含まれているため、トレーニングに時間がかかります。テスト中、機械学習アルゴリズムと比較して、深層学習アルゴリズムの実行にかかる時間は短くなります。最後に、デシジョン ツリーと線形回帰またはロジスティック回帰は、ディープ ラーニング アルゴリズムよりも解釈しやすいため、業界で好まれています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、ナレーターが、Anaconda Navigator をダウンロードして使用し、コマンド ライン コマンドを使用せずにデスクトップのグラフィカル ユーザー インターフェイスからアプリケーションを起動し、conda パッケージとチャネルを管理する方法を説明します。 Anaconda Navigator をダウンロードした後、ナレーターは Jupyter Notebook に焦点を当てます。Jupyter Notebook は主に、メタデータ、Notebook 形式、およびセルのリストの 3 つの主要部分を持つ Json ファイルです。ダッシュボードには、その他のファイル、実行中、およびクラスターの 3 つのタブがあります。これらのタブには、実行中のプロセスとノートブックが保持され、使用可能なクラスターのリストが表示されます。ナレーターはこれらのタブについて説明し、その重要性と、各タブで使用できるファイル編集、チェックボックス、ドロップダウン メニュー、ホーム ボタンなどのオプションについて説明します。
  
  
• 00:40:00 トランスクリプトのこのセクションでは、講演者はデータ分析用の Jupyter ノートブックの典型的なワークフローについて説明します。これには、ノートブックの作成、分析の追加、コーディング、出力、Markdown による分析の整理と提示が含まれます。講演者は、Jupyter ノートブックのセキュリティが懸念される可能性があることを指摘し、生の HTML サニテーションや外部 JavaScript を実行できないことなど、デフォルトのセキュリティ メカニズムについて説明します。ノートブックにセキュリティを追加するために、講演者はセキュリティ ダイジェスト キーを作成して同僚と共有する方法を説明します。さらに、スピーカーは Code Mirror を使用して表示パラメーターを構成する方法を説明し、Jupyter ノートブックで Python コードを実行する方法を示します。
  
  
• 00:45:00 ビデオのこのセクションでは、講師が Python で Jupyter ノートブックを作成して使用する方法を示します。この例には、新しいノートブックの作成と、セルでの Python コードの実行が含まれています。インストラクターは、Jupyter のセルの番号付けと色分けされた構文機能、および自動保存とチェックポイント機能を強調します。さらに、Pandas ライブラリを使用してデータセットを読み取り、操作する方法を示します。アイリス データセットがインポートされ、デモンストレーション目的でデータセットの基本統計が計算されます。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、家の市場価値、電子メールがスパムかどうか、詐欺が存在するかどうかなどの質問に答えるのに役立つさまざまな機械学習アルゴリズムをビデオで紹介します。最初のアルゴリズムは、指定されたデータに基づいてカテゴリを予測する分類アルゴリズムです。異常検出アルゴリズムは異常なデータ ポイントや異常値を識別するために使用され、クラスタリング アルゴリズムは同様の条件に基づいてデータをグループ化します。回帰アルゴリズムは、住宅の市場価値などのデータ ポイント自体を予測します。このビデオでは、アイリス データセットを使用して 6 つの異なる機械学習モデルを作成する方法を示しています。アイリス データセットは、花の測定値で構成されるよく知られたデータ セットで、5 列目は花の種を示しています。このデータセットは、数値属性を理解し、教師あり学習アルゴリズムを使用するのに適していると考えられています。
  
  
• 00:55:00 ビデオ チュートリアルのこのセクションでは、インストラクターが Anaconda Navigator と Jupyter ノートブックを使用して、Python 機械学習プログラムの環境を準備しています。次に、プログラムで使用されているさまざまなライブラリのバージョンがチェックされます。その後、パンダ ライブラリを使用してアヤメの花のデータセットが読み込まれ、列の名前が特定されます。最後に、データセットが正しくロードされているかどうかを確認するために、データセットの行数と列数が出力され、データセットのサンプルが表示されます。

パート2

• 01:00:00 このセクションでは、講師が特定のデータセットの属性を調べて理解する方法を示します。使用される例はアヤメの花のデータセットで、インストラクターは最初にデータセットの最初の 30 個のインスタンスを表示し、次に describe 関数を使用して各属性を要約します。各クラスに属するインスタンスの数も表示されます。次に、インストラクターは単変量プロット、具体的には箱ひげ図を生成して、各入力属性の分布を示します。シェア x とシェア y の値が説明され、インストラクターはこれらの値を共有しないことを選択します。最後に、各入力変数の分布をよりよく理解するために、ヒストグラムが作成されます。
  
  
• 01:05:00 機械学習コースのこのセクションでは、モデルを作成し、目に見えないデータに基づいてその精度を推定することに焦点を当てています。最初のステップは、読み込まれたデータを 2 つの部分に分割して検証データ セットを作成することです。80% はモデルのトレーニングに使用され、残りの 20% は検証データ セットとして保持されます。次に、モデルは統計的手法を使用して評価され、目に見えないデータの精度が推定されます。また、10 分割交差検証を使用してテスト ハーネスが作成され、データ セット内の合計インスタンスに対する正しく予測されたインスタンスの精度比率が推定されます。評価に使用される指標は精度であり、予測の精度のパーセンテージを示します。
  
  
• 01:10:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターは、ロジスティック回帰線形判別分析、k 最近傍、決定木、ナイーブ ベイズ、サポート ベクター マシンなど、6 つの異なるアルゴリズムを使用して 5 つの異なるタイプのモデルを構築する方法について説明します。最も正確なモデルを決定して、他のモデルと比較します。プレゼンターは、各モデルの精度推定が不可欠であると説明し、スクリプトを実行して各モデルをテストし、最も正確なものを選択します。また、最終的な精度チェックのためにテスト データ セットを独立した状態に保ち、データの漏洩やオーバーフィッティングを防止することも不可欠です。プレゼンターは、すべての学習アルゴリズム、データ サイエンス、ディープ ラーニングの基礎となる、統計と確率の基本用語を理解することの重要性を強調します。
  
  
• 01:15:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターがデータの重要性について議論することから始め、参照または分析のために収集された事実および統計としてのデータの正式な定義を提供します。データは、定性的データと定量的データの 2 つのサブカテゴリに分けられます。質的データは、主観的に観察できる特性と記述子を扱い、さらに名義データと順序データに分けられます。一方、定量データは数値や物を扱い、さらに離散データと連続データに分けられます。離散データは有限数の可能な値を保持できますが、連続データは無限の数の可能な値を保持できます。さらに、インストラクターは、カテゴリ変数とも呼ばれる離散変数と連続変数の違いについて説明します。
  
  
• 01:20:00 このセクションでは、スピーカーは変数の概念を紹介し、2 つのタイプのデータである離散変数と連続変数の違いについて説明します。さらに、このセクションでは、独立変数と従属変数について説明します。次にスピーカーは統計学の定義に移ります。これは、複雑な問題を解決するためにデータをどのように使用できるかについての研究です。統計には、データの収集、分析、解釈、および提示が含まれます。講演者は、新薬の有効性のテスト、野球の試合の賭けの分析、事業報告における変数の関係の特定など、統計を適用できるいくつかの例を提供します。このセクションは、母集団やサンプルなどの基本的な統計用語の説明で終わります。この 2 つの違いは、母集団は分析対象の個人、オブジェクト、またはイベントの集合であるのに対し、サンプルは母集団のサブセットであるということです。母集団全体を代表し、そこから統計的知識を推測するには、適切なサンプリングが重要です。
  
  
• 01:25:00 このセクションのビデオでは、サンプリングの概念と、それが統計で使用される理由について説明します。サンプリングは、母集団のすべての人を調査することなく、母集団全体に関する推論を引き出すために、母集団のサンプルを調査するために使用される方法です。サンプリング手法には、主に確率サンプリングと非確率サンプリングの 2 種類があります。このビデオの焦点は確率サンプリングであり、ランダム サンプリング、系統的サンプリング、層化サンプリングの 3 つのタイプが含まれています。このビデオでは、記述統計と推論統計の 2 つの主要なタイプの統計についても紹介しています。
  
  
• 01:30:00 このセクションでは、インストラクターが記述統計と推論統計の違いについて説明します。記述統計は、特定のデータセットの特性を説明および要約するために使用されますが、推論統計は、サンプルに基づいて予測を行い、大規模なデータセットを一般化するために使用されます。中心傾向の尺度と変動性の尺度は、記述統計における 2 つの重要な尺度です。中心の尺度には平均、中央値、最頻値が含まれ、変動性の尺度には範囲、四分位範囲、分散、および標準偏差が含まれます。自動車の平均または平均馬力を求める例は、中心傾向の尺度の概念を説明するために使用されます。
  
  
• 01:35:00 チュートリアルのこのセクションでは、講師が平均、中央値、最頻値を含む中心傾向の尺度について説明します。平均は、変数のすべての値を合計し、それをデータ ポイントの数で割ることによって計算されます。配置されたデータセットの中央値である中央値は、データポイントが偶数個ある場合、2 つの中央値の平均を取ることによって計算されます。データ セット内で最も頻度の高い値であるモードは、どの値が最も多く繰り返されるかをチェックすることによって計算されます。次に、インストラクターは、範囲、四分位範囲 (IQR)、分散、および標準偏差を含む広がりの尺度について説明します。四分位数は、データ セットを 4 つの部分に分割して IQR を取得します。
  
  
• 01:40:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターが四分位範囲、分散、偏差、標本分散、母分散、および標準偏差の概念について説明します。彼は、これらの変動性の尺度を計算する式を提供し、標準偏差の計算方法の例を示しています。決定木やランダム フォレストなどの機械学習アルゴリズムを構築するために重要な情報ゲインとエントロピーの概念が導入されています。インストラクターは、エントロピーはデータの不確実性の尺度であると説明し、その計算式を提供します。
  
  
• 01:45:00 ビデオのこのセクションでは、気象条件に基づいて試合ができるかどうかを予測するユースケースを使用しながら、プレゼンターがイベント確率、情報ゲイン、およびエントロピーの概念について説明します。このプレゼンテーションでは、決定木を使用します。最上位のノードがルート ノードであり、分岐は yes または no のいずれかを含む他のノードにつながります。曇った変数は明確で確実な出力であることが示されていますが、Sunny と Rain は、ゲームがプレイされているかどうかを判断する可能性に基づいて不純物のレベルを示す混合出力を持っています。エントロピーと情報利得の概念は、結果の不純物または不確実性を測定するために使用されます。
  
  
• 01:50:00 ビデオのこのセクションでは、エントロピーと情報ゲインの尺度を使用して決定木でデータを分割するための最適な変数または属性を選択する方法についてインストラクターが説明します。エントロピーの式が示され、計算例では 0.9940 の値が得られます。次に、ルート ノードのすべての可能な組み合わせ (Outlook、Windy、Humidity、Temperature) が表示されます。情報ゲインは属性ごとに計算され、最大の情報ゲインをもたらす変数が最も重要であると見なされ、ルート ノードとして選択され、最も正確な結果が得られます。 Windy の情報ゲインは低く、Outlook と Humidity の値は適切ですが、情報ゲインの値が最も高い Outlook よりも低くなります。
  
  
• 01:55:00 このセクションでは、プレゼンターが混同行列の概念について説明します。これは、実際の結果と予測された結果を比較することによって分類モデルのパフォーマンスを評価するために使用される行列です。混同行列は、モデルの予測における真陽性、真陰性、偽陽性、および偽陰性の数を表します。プレゼンターは、105 人が病気にかかっており、50 人が病気にかかっていない 165 人の患者のデータセットを考慮して、例を提供します。発表者は、混同行列を使用してモデルの精度を計算する方法を説明し、行列の結果を解釈する方法を示します。

パート3

• 02:00:00 このセクションでは、混同行列の概念を機械学習の文脈で説明しました。マトリックスには真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性が含まれており、これらはすべてモデルによる予測の精度に関連しています。このセクションでは、確率と統計の関係を含む確率の基本、および確率に関連するさまざまな用語 (ランダム実験、サンプル空間、イベントなど) についても説明しました。ばらばらなイベントとばらばらでないイベントについても説明し、2 つの違いを示す例を示しました。
  
  
• 02:05:00 このセクションでは、講師が確率密度関数 (PDF)、正規分布、および中心極限定理に焦点を当てて、確率と確率分布について説明します。 PDF は、指定された範囲で連続確率変数の確率を見つけるために使用されます。グラフは、密度関数の曲線で囲まれた領域と x 軸が 1 に等しい範囲で連続しています。正規分布、ガウス分布としても知られ、平均の対称特性を表し、平均に近いデータは平均から離れたデータよりも頻繁に発生し、ベル カーブとして表示されます。最後に、中心極限定理は、サンプル サイズが十分に大きい場合、任意の独立確率変数の平均のサンプリング分布が正規またはほぼ正規であると述べています。
  
  
• 02:10:00 限界確率を計算することによって発見されました。これは、イベントが他のイベントで無条件に発生する確率です。このユース ケースでは、合計 105 人の候補者のうち 45 人が Adder a curse トレーニングに登録したため、確率は 45/105 です。さまざまな問題を解決するには、限界確率、結合確率、条件付き確率など、さまざまな種類の確率を理解することが重要です。同時確率は、同時に発生する 2 つのイベントを測定しますが、条件付き確率は、前のイベントまたは結果の発生に基づくイベントまたは結果の確率です。
  
  
• 02:15:00 このセクションでは、インストラクターがさまざまな種類の確率問題を説明し、それらの計算方法を実演します。同時確率問題は、特定のトレーニングを受け、優れたパッケージを持っている人の数を考慮することによって取り組みます。条件付き確率問題では、候補がトレーニングを受けていない場合に、候補が適切なパッケージを持っている確率を見つけます。単純ベイズ アルゴリズムで使用されるベイズの定理は、1 つの条件付き確率とその逆数との関係を示す方法として導入されています。定理をよりよく理解するために例を示します。ここでは、合計 2 つの青いボールが描かれたことがわかっている場合に、ボウルから青いボールを描く確率が計算されます。
  
  
• 02:20:00 このセクションでは、条件付き確率を使用して確率問題を解き、イベントの発生確率を見つける方法について説明します。この問題は、袋のグループから 2 つの青いボールを選ぶことと、特定の袋から青いボールを 2 つだけ選ぶときに青いボールを選ぶ確率を求めることを含みます。この解は、青いボールが 2 つ選ばれた場合に、ちょうど 2 つの青いボールを選ぶ確率と、袋から青いボールを選ぶ確率を求めることを含みます。このビデオでは、サンプル データを使用して平均値などの未知の母集団パラメーターを推定する、推論統計と点推定も紹介しています。このビデオでは、点推定における推定器と推定値の概念について説明しています。
  
  
• 02:25:00 このセクションのビデオでは、モーメント法、最尤法、基本推定量、および最良の不偏推定量など、推定値を見つけるさまざまな方法について説明します。ただし、推定値を見つける最もよく知られている方法は、パラメーターの値が発生する可能性のある値の範囲を構築することを含む区間推定です。これにより、信頼区間と誤差範囲という 2 つの重要な統計的概念が生まれます。信頼区間は、推定された区間に母集団パラメーターが含まれる信頼レベルを測定し、誤差範囲は推定で許容される誤差の量です。このビデオは、信頼区間を使用して、猫の飼い主が 1 年間に購入するキャットフードの缶の数を推定する調査の例を示しています。
  
  
• 02:30:00 このセクションでは、機械学習における信頼区間と仮説検定の概念について説明します。信頼区間は、母集団の未知のパラメーターの推定値を与える値の範囲です。信頼水準は、区間推定値にその母集団パラメーターが含まれる確率として表されます。誤差範囲は、点推定値とそれが推定しているパラメーターの値との間の可能な最大距離です。許容誤差を計算するための式が、問題の説明の例とともに説明されています。このセクションでは、仮説の検証に移ります。これは、仮説が受け入れられるか拒否されるかを正式に確認するために使用される統計手法です。
  
  
• 02:35:00 このセクションでは、仮説検定の例を使用して、統計における帰無仮説と対立仮説の概念を説明します。この例では、クラスをバンキングしているのを見つけられた4人の男の子が関与し、誰が教室を掃除するかを決定するために、ボウルから名前を選びました.イベントが公平であると仮定して、仮説検定を使用してジョンが不正行為をしない確率を計算しました。しきい値の概念が導入され、確率がしきい値を下回っている場合、ジョンは拘留から逃れる方法をだましていると説明されました。次に、アルゴリズムがデータセットを使用して入力から出力へのマップ関数を学習する教師あり学習について説明します。教師あり学習のワークフローについて説明し、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダム フォレスト、単純ベイズ分類器などの教師あり学習アルゴリズムの例を示します。
  
  
• 02:40:00 このセクションでは、教師あり学習に該当するさまざまな種類の機械学習アルゴリズムについてビデオで説明します。線形回帰は機械学習で最も簡単なアルゴリズムの 1 つで、2 つの変数の関係を線形方程式。このビデオでは、さまざまな種類の回帰分析、その使用法、および回帰分析による予測因子の強度の決定についても説明しています。さらに、ビデオは回帰分析の 2 つの一般的な形式である線形回帰とロジスティック回帰、およびそれらの違いに光を当てます。線形回帰は 2 つの変数間の相関関係を示すために使用されますが、ロジスティック回帰は Y 対 X をシグモイド関数にマッピングします。
  
  
• 02:45:00 このセクションでは、線形回帰とロジスティック回帰の違いについて説明します。線形回帰モデルは連続変数を使用して直線にマッピングしますが、ロジスティック回帰モデルはカテゴリ変数を使用してシグモイド関数にマッピングします。線形回帰は、売上高や温度などの連続変数の予測に使用されますが、ロジスティック回帰は、イベントの発生確率に基づいて真または偽の決定を行うために使用されます。線形回帰は、新しいデータ ポイントが追加されるたびにモデルを変更する必要があるため、分類モデルには適していません。このセクションでは、計算の複雑さや分かりやすさなど、線形回帰を使用するための選択基準についても説明します。線形回帰は、トレンドの評価、価格変動の影響の分析、および金融サービスと保険の分野におけるリスクの評価のためにビジネスで使用されます。
  
  
• 02:50:00 このセクションでは、線形回帰と最適な線を見つける方法をビデオで説明しています。このビデオでは、x 軸に速度、y 軸に距離をとって変数間の正の関係を示し、x 軸に速度、y 軸にかかった時間を示すグラフをプロットする例を使用しています。負の関係。ビデオでは、最小二乗法を使用して回帰直線の方程式を見つける前に、X と Y の平均を計算してグラフにプロットする方法も説明しています。目標は、推定値と実際の値の間の誤差を最小限に抑えることです。
  
  
• 02:55:00 ビデオのこのセクションでは、最適な直線の傾き (m) と y 切片 (c) の計算を含む、最小二乗法を使用して回帰直線方程式を計算する方法をインストラクターが説明します一連のデータ ポイントの実際の値と予測値の間の距離を最小化します。インストラクターは、式を使用して、特定の x 値の予測 y 値を見つける方法を、それらを回帰直線方程式に差し込むことによって示します。 R-squared の概念は、データが回帰直線にどの程度適合しているかを示す統計的尺度としても導入されており、高い R-squared 値は良好な適合を示します。

パート 4

• 03:00:00 ビデオのこのセクションでは、講師が、回帰分析におけるモデル評価の指標である R-squared の計算方法を説明します。平方は、実際の値と予測値の間の距離を確認および比較するために計算されます。 2 乗は、予測値の合計から Y の平均値を引いた値を、実際の値の合計から Y の平均値を引いた値で割り、2 乗した比率です。 R-squared の結果の値は 0 から 1 の範囲であり、値 1 は実際の値が回帰直線自体にあることを意味し、値 0.02 はデータに外れ値が多すぎて回帰直線が困難であることを意味します。分析します。ただし、人間の行動は予測が難しいため、心理学ベースのフィールドでは R 2 乗値が小さくなることが予想されますが、重要な係数は予測子の 1 単位の変化に対する応答の平均変化を表すため、貴重な情報を引き出すことができます。
  
  
• 03:05:00 このセクションのビデオでは、Jupyter ノートブックがインストールされた Anaconda を使用して Python で線形回帰を実装する方法について説明します。このチュートリアルでは、さまざまな人の頭のサイズと脳の重さのデータセットを使用します。目標は、2 つの変数間の線形関係を見つけることです。データセットをインポートした後、チュートリアルは X と Y を収集します。これらは、それぞれ頭のサイズと脳の重量の値で構成されます。次に、X 値と Y 値の平均と単純な線形回帰の式を使用して、B1、B0、または M と C の値を計算します。このチュートリアルでは、線形モデルをプロットし、R-2 乗値を計算してモデルの適合度を評価する方法についても説明します。最後に、このビデオではロジスティック回帰を紹介しています。これは、従属変数がバイナリ形式であり、本質的にカテゴリカルである場合に使用されます。
  
  
• 03:10:00 このセクションでは、ロジスティック回帰の概念をビデオで説明しています。これは、予測される値が 0 または 1 のいずれかである場合に使用され、線形回帰の連続範囲内にある場合とは対照的です。シグモイド曲線または S 曲線が導入されます。これは、バイナリ形式で 0 または 1 の離散値を取得する方程式によって形成されます。線を分割し、出力が 0 か 1 かを判断するのに役立つしきい値の概念が説明されています。線形回帰とロジスティック回帰の違いが強調されています。特に、線形回帰には連続変数があるのに対し、ロジスティック回帰にはカテゴリ変数があり、 2 つの値。
  
  
• 03:15:00 このセクションのチュートリアルでは、機械学習における線形回帰とロジスティック回帰の違いについて説明します。線形回帰は、x の値に対して y の値を計算できる直線グラフを使用して回帰問題を解決します。一方、ロジスティック回帰は、シグモイド曲線を使用して分類の問題を解決します。ロジスティック回帰は、複数クラスの分類を実行でき、天気の予測や患者の病気の判別に使用できます。このチュートリアルでは、ロジスティック回帰を実装する方法の実例を示し、プロジェクトでタイタニック号災害のデータ セットを分析するためにロジスティック回帰を使用する方法について説明します。
  
  
• 03:20:00 このセクションでは、スピーカーは、搭乗している兄弟、配偶者、両親、および子供の数、チケット番号、運賃、テーブル番号、および乗船列を含むタイタニック データセットのさまざまな機能を紹介します。講演者は、乗客の生存率に影響を与えた要因を理解するためにデータを分析および調査することの重要性について説明します。モデルのラングリング、ビルド、テストの 3 つのステップが説明され、スピーカーはデータを収集し、Jupyter Notebook を使用して必要なライブラリとモジュールをインポートする方法のデモンストレーションを示します。スピーカーは、pandas、numpy、seaborn、matplotlib、および maths ライブラリと、Python を使用したデータ分析におけるそれらの使用についても説明します。
  
  
• 03:25:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターが機械学習でデータを分析するプロセスについて説明します。最初のステップは、異なるプロットを作成して、ある変数が他の変数にどのように影響するかなど、変数間の関係を確認することです。 Seaborn や Pandas などのライブラリを使用して、相関グラフや分布曲線など、さまざまな種類のグラフをプロットできます。インストラクターは、カウント プロットをプロットして男性と女性の乗客の生存率を比較する方法、乗客クラスに基づくグラフ、および年齢と運賃の列を分析するためのヒストグラムを作成する方法を示します。これらのプロットは、データ セットに関する結論を導き出すのに役立ちます。たとえば、女性は男性よりも生存率が高く、高級クラスの乗客は生存率が高いなどです。
  
  
• 03:30:00 ビデオのこのセクションでは、講師がデータ ラングリングについて説明します。これには、データをクリーンアップし、不要な列や null 値を削除することが含まれます。これらは結果の精度に直接影響する可能性があるためです。インストラクターは、欠落している値をチェックして削除する方法を示します。これには、欠落している値をダミーの値に置き換えるか、列を完全に削除します。また、ヒートマップを使用して欠損データを分析し、箱ひげ図を使用してデータを視覚化する方法の例を提供します。インストラクターは、データ ラングリングが機械学習プロセスの重要なステップであると説明し、正確な結果を得るためにデータをクリーンアップすることの重要性を強調しています。
  
  
• 03:35:00 このセクションでは、多くの null 値を持つ列を削除し、pandas を使用して文字列値をカテゴリ変数に変換することにより、データのラングリングまたはクリーニングについて説明します。目標は、入力として数値変数を必要とするロジスティック回帰用のデータセットを準備することです。このビデオでは、drop 関数と sum 関数をそれぞれ使用して "Cabin" 列を削除し、null 値を削除する方法を示しています。次に、sex や Embark などの変数に対して pandas の get_dummies 関数を使用して、文字列値をバイナリ変数に変換します。結果のデータセットには、ロジスティック回帰で使用できる数値変数があります。
  
  
• 03:40:00 このセクションでは、ビデオでデータ ラングリングを紹介します。データ ラングリングでは、データをクリーニングして、分析に適した形式に変換します。使用される例はタイタニック データセットで、性別、乗船、乗客クラスなどの列がバイナリ値のカテゴリ変数に変換されます。次に、無関係な列を削除して最終的なデータセットを作成します。これには、生き残った列が従属変数として含まれ、他の列が独立変数または特徴として含まれます。次に、データは SKLearn を使用してトレーニング サブセットとテスト サブセットに分割されます。
  
  
• 03:45:00 このセクションでは、講師がドキュメントの例を使用して、分割関数を使用してデータ セットを分割する方法を示します。次に、インストラクターは sklearn モジュールを使用してロジスティック回帰モデルを作成し、それをトレーニング データに適合させます。次に、トレーニング済みのモデルを使用して予測が行われ、分類レポートと混同行列関数を使用して精度が評価されます。混同行列の概念を簡単に説明し、sklearn モジュールから精度スコア関数をインポートして精度スコアを計算します。得られた最終的な精度スコアは 78% で、これは良い結果と見なされます。
  
  
• 03:50:00 このセクションでは、電話番号を使用して精度を計算するプロジェクトと、SUV データを分析して購入につながる要因を特定するプロジェクトの 2 つのプロジェクトについて説明します。最初のプロジェクトで精度を計算するために、発表者は電話番号の合計を手動で計算し、それをすべての電話番号の合計で割って 78% の精度を得る方法を示します。 SUV のデータについては、ロジスティック回帰を使用して、どの要因が SUV の購入決定に影響を与えるかを判断します。このビデオでは、ライブラリをインポートし、独立変数と従属変数を定義し、データ セットをトレーニングとテストのサブセットに分割する方法を示します。さらに、このビデオでは、入力値に標準スケーリングを使用してパフォーマンスを向上させることについても言及しています。
  
  
• 03:55:00 このセクションでは、プレゼンターは、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを向上させるために入力値を縮小することの重要性について説明します。 Standard Scaler を使用して入力値を縮小し、ロジスティック回帰を適用して新しいデータを予測する方法を示します。モデルの精度は、Scikit-learn の精度スコア関数を使用して計算されます。また、プレゼンターは、分類の概念と、特定の条件に基づいてデータをさまざまなカテゴリまたはグループに分類する際の重要性についても紹介します。このプロセスは、スパムメールの識別や不正取引の検出など、データの予測分析を実行するために使用されると説明しています。

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機械学習フル コースのパート 2/2 - 機械学習を 10 時間学習 |機械学習のチュートリアル |エデュレカ

便宜上、一般的なタイムラインと、各部分の詳細なタイムラインを提供します。適切な瞬間に直接移動し、便利なモードで視聴して、何も見逃すことはありません。

1. 00:00:00 - 01:00:00 機械学習に関するこのビデオ チュートリアルでは、データ セットからパターンを抽出することによって機械学習がどのように機能するかに焦点を当て、人工知能、機械学習、ディープ ラーニングの違いを説明することから始めます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、機械学習のさまざまなカテゴリについて、銀行、医療、小売などのさまざまな分野での使用例とともに説明します。深層学習は、人工ニューラル ネットワークに依存して複雑な関数マッピングを学習する特殊なタイプの機械学習としても紹介されています。このチュートリアルでは、Jupyter ノートブックで Anaconda Navigator を使用する方法についても説明し、Iris データセットを使用してさまざまな機械学習モデルを作成する方法を示します。
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 このパートでは、探索的データ分析、検証データセットの作成、モデルの構築、基本的な統計、サンプリング手法、中心傾向と変動性の測定、イベント確率、情報取得とエントロピー、決定木、混同行列。このチュートリアルでは、各トピックの包括的な理解と、機械学習におけるその実際的な意味について説明します。このチュートリアルでは、成功するモデルを構築するための統計的知識、データ分析、および解釈の重要性を強調しています。
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 このビデオでは、確率と確率分布の基礎から、線形回帰とロジスティック回帰、最後に仮説検定と教師あり学習アルゴリズムまで、さまざまなトピックを取り上げています。インストラクターは、さまざまな種類の確率について説明し、確率の問題を実演しながら、機械学習における信頼区間と仮説検定の概念についても説明します。このビデオでは、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダム フォレストなどの教師あり学習アルゴリズムに関する洞察も得られます。最後に、インストラクターは、最小二乗法を使用して回帰直線方程式を計算および決定する方法を説明し、データ適合の尺度として R 二乗の概念を紹介します。
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 ビデオ全体を通して、講演者は実世界の例を使用して、機械学習の概念を適用する方法を示します。たとえば、頭のサイズと脳の重量のデータセットを使用して線形関係を見つけたり、どの要因が乗客の生存率に影響を与えるかを決定するためのタイタニック災害。さらに、スピーカーは、入力値のスケーリングと分類の概念を紹介する前に、正確な結果を保証するためのデータ ラングリングとクリーニングの重要性を強調します。
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 機械学習コースのこのセクションでは、決定木の概念と、それらを分類問題に使用する方法について説明します。このビデオ チュートリアルでは、情報の取得に基づいてルート ノードを選択し、精度を向上させるためにツリーを剪定するなど、意思決定ツリーを構築するプロセスについて説明します。このセクションでは、バンキングやマーケティングなどのさまざまなドメインでの意思決定のための、意思決定ツリーのコレクションであるランダム フォレストの使用についても説明します。スピーカーは、コーディング例とアルゴリズムの段階的な説明を提供し、初心者が理解しやすいようにします。|
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 ビデオでは、ランダム フォレスト、K 最近傍 (KNN)、ナイーブ ベイズなど、さまざまな機械学習アルゴリズムの概要が説明されています。このビデオでは、バンキングでランダム フォレスト アルゴリズムを使用してローン申請者が債務不履行になるかどうかを判断する方法、KNN アルゴリズムを使用して顧客の T シャツのサイズを予測する方法、および Naive Bayes アルゴリズムを使用する方法について説明します。アルゴリズムは、電子メールのフィルタリングとスパム検出に使用できます。このビデオでは、ベイズの定理と、データセットを使用して実際のシナリオでベイズの定理を実装する方法についても説明しています。さらに、インストラクターは、Python と scikit-learn ライブラリを使用してこれらのアルゴリズムを実装する方法の実践的な例とデモンストレーションを提供します。
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 「機械学習フル コース」チュートリアルのこのセクションでは、サポート ベクター マシン、クラスタリング手法 (K-means、ファジー c-means、階層的クラスタリングなど)、マーケット バスケット分析、アソシエーション ルール マイニング、および強化学習。事前アルゴリズムは、頻繁なアイテムセット マイニングとアソシエーション ルールの生成について詳細に説明されており、小売店のオンライン トランザクション データを使用した例が提供されています。このビデオでは、価値と行動価値の概念、マルコフ決定プロセス、強化学習における探索と活用についても詳しく説明しています。自動車工場の自律型ロボットが関与する問題シナリオは、強化学習の実行例として使用されます。
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 機械学習に関するこのビデオ チュートリアルでは、ベルマン方程式、Q ラーニング、機械学習エンジニアとして成功するために必要な技術スキル、給与の傾向と職務内容、責任など、さまざまなトピックを取り上げています。機械学習エンジニアの.このチュートリアルでは、プログラミング言語、線形代数、統計などの技術的スキルの重要性と、ビジネス感覚、効果的なコミュニケーション、業界知識などの非技術的スキルの重要性を強調しています。また、講演者は、Tensorflow.js、DensePose、BERT など、探索できるさまざまなオープン ソースの機械学習プロジェクトについても説明します。全体として、このチュートリアルでは、機械学習の包括的な概要と、さまざまな分野でのその応用について説明します。

ビデオ コースの一部の詳細なタイムライン

パート5

• 04:00:00 機械学習に関するビデオ コースのこのセクションでは、インストラクターが予測分析の例と、果物、車、家などのさまざまなアイテムの分類に適用する方法を説明します。講義では、決定木、ランダム フォレスト、k 最近傍点、単純ベイズなど、いくつかの分類手法について説明します。デシジョン ツリーは、決定に対する可能な解決策のグラフィカルな表現を使用しますが、ランダム フォレストは複数のデシジョン ツリーを構築し、それらをマージして精度を高めます。 K-Nearest Neighbor は、ベイズの定理に基づく分類手法であり、Naive Bayes は、ドキュメントの分類に使用される実装が容易なアルゴリズムです。
  
  
• 04:05:00 このセクションのビデオでは、K 最近傍 (KNN) や決定木などのさまざまな機械学習アルゴリズムについて説明します。 KNN は、最近傍の類似度に基づいてオブジェクトをカテゴリに割り当てる分類アルゴリズムです。視覚パターン認識や小売取引分析など、さまざまなアプリケーションに使用できます。一方、決定木は、特定の条件に基づく決定に対するすべての可能なソリューションをグラフィカルに表現したものです。これらは、分類子が特定の決定を下した理由をユーザーが理解できるようにする解釈可能なモデルです。ビデオは、クレジット カード会社に電話するときにデシジョン ツリーを使用する実際のシナリオで終わります。
  
  
• 04:10:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターが機械学習の決定木について説明します。彼は例を挙げて、求人を受け入れるかどうかを決定し、給与、通勤時間、会社が無料のコーヒーを提供するかどうかなどのさまざまな条件に基づいて決定木を作成します。次に、意思決定ツリーを構築するプロセスと、CART (分類および回帰ツリー アルゴリズム) と呼ばれる使用されるアルゴリズムについて説明します。また、ルート ノード、リーフ ノード、分割などの決定木の用語についても説明しています。最後に、彼はツリーの質問がデータセットによってどのように決定されるか、およびジニ不純物メトリックを使用して不確実性を定量化する方法を説明します。
  
  
• 04:15:00 このセクションでは、ビデオでデシジョン ツリーを紹介し、ブランチまたはサブツリーの分割とプルーニングの概念、およびデシジョン ツリーの親ノードと子ノードについて説明します。このビデオでは、デシジョン ツリーを設計し、属性に基づいてデータを分割した後のエントロピーの減少によって測定される最高情報ゲインの計算に基づいて、最適な属性を決定するプロセスについても説明します。このビデオでは、分析対象のデータの不純物またはランダム性の尺度としてのエントロピーの概念について説明しています。
  
  
• 04:20:00 ビデオのこのセクションでは、決定木におけるエントロピーと情報ゲインの概念が説明されています。エントロピーの数式を導入し、yes と no の確率が等しい場合にエントロピーの値が最大になり、yes と no のいずれかの確率が 1 の場合にエントロピーの値がゼロになることを示します。また、情報利得はエントロピーの減少を測定し、決定木で決定ノードとして選択される属性を選択するのに役立つことも説明されています。ディシジョン ツリーのルート ノードを選択するために、データセット内のさまざまな属性のエントロピーと情報ゲインを計算するための段階的な例が示されています。
  
  
• 04:25:00 機械学習コースのこのセクションでは、決定木で情報利得を計算するプロセスについて学びます。使用される式は、サンプル空間全体のエントロピーから各特徴の加重平均 X エントロピーを差し引いたものです。情報利得は、最初に Outlook パラメーターに対して計算され、次に Wendy パラメーターが続きます。各特徴のエントロピーは、特定のパラメーターの「はい」と「いいえ」の確率を計算することによって決定されます。 Wendy から得られる情報は、Wendy が true と false に等しいときに得られる情報の合計です。最後のステップは、Wendy から取得した情報を計算することです。これは、合計エントロピーから Wendy から取得した情報を差し引いたものです。
  
  
• 04:30:00 このセクションのビデオでは、情報獲得と決定木の剪定の概念について説明します。デシジョン ツリーのルート ノードとして選択する属性を決定するために、情報ゲインが計算されます。このビデオでは、CART アルゴリズムと Python を使用してデシジョン ツリーを構築する方法を示し、デシジョン ツリーが他の機械学習アルゴリズムよりも適している場合についても説明します。このセクションの最後に、Jupyter Notebook の紹介と、デシジョン ツリー分類器のサンプル データセットを示します。
  
  
• 04:35:00 このセクションのビデオ チュートリアルでは、機械学習で決定木を構築するために使用されるさまざまな関数とクラスについて説明します。トレーニング データ セットは例とラベルで定義され、印刷用にヘッダー列が追加されます。次に、チュートリアルでは、一意の値を見つけて、データ セット内のさまざまなラベル タイプをカウントする方法と、値が数値かどうかをテストする方法を示します。次に、チュートリアルでは、列とその値に基づいてデータセットを分割するために使用される質問クラスを定義し、ジニ不純物と情報利得を計算する関数も提示します。最後に、決定木を構築するための関数は、これらの以前に定義された関数とクラスを使用して定義されます。
  
  
• 04:40:00 このセクションのビデオでは、デシジョン ツリー アルゴリズムと、それを分類問題に使用する方法について順を追って説明しています。チュートリアルにはコーディング例が含まれており、情報取得、リーフ ノード、質問ノード、および再帰的分岐構築の概念について説明しています。ビデオの最後の部分では、データからモデルを学習し、クレジット カード会社の信用リスク検出の単純なユース ケースを使用して意思決定を導くためのソリューションとして、ランダム フォレストを紹介します。目標は、2012 年の米国での不正取引による推定損失額が 61 億ドルであることを考えると、経済的損害が大きくなりすぎる前に不正取引を特定することです。
  
  
• 04:45:00 このセクションでは、講演者は、ローン申請を承認するかどうかを予測する際の予測変数の使用と、損失を最小限に抑えるためにランダム フォレストがどのように役立つかについて説明します。講演者は、収入と年齢の 2 つの予測変数を使用して 2 つのデシジョン ツリーを実装し、申請者がローンを返済する可能性を予測するシナリオを示します。申請者の収入が 35,000 ドルを超えるか、良好な信用履歴がある場合、ローン申請は承認される可能性があります。申請者が若くて学生である場合、銀行残高が 500 万円未満である場合、または多額の借金がある場合、ローン申請はおそらく拒否されます。
  
  
• 04:50:00 このセクションでは、さまざまな決定木の結果をコンパイルすることで、ランダム フォレストが意思決定にどのように機能するかについて説明します。ランダム フォレストは、ランダムに選択されたデータ セットの一部と特定の数の特徴を使用して構築された決定木のコレクションです。このアルゴリズムは用途が広く、回帰タスクと分類タスクの両方を実行できます。ビデオは、ランダム フォレストがどのように機能するかの例を、映画を観て友人に意見を求めることと比較して示しています。友人は、ランダム フォレストがさまざまな決定木の結果をまとめて最終決定を下すのと同様に、決定につながる質問をします。
  
  
• 04:55:00 このセクションでは、スピーカーは、決定木がどのように機能し、ランダム フォレストを使用してそれらをコンパイルする方法の例を示します。彼は、人が映画を見たいかどうかを決定するために決定木をどのように使用できるかを説明しています。彼はまた、複数の意思決定ツリーの結果を組み合わせて最終決定を下す方法についても語っています。講演者は、ランダム フォレストが銀行、医療、土地利用、マーケティングなどのさまざまな分野で広く使用されていることを説明します。
  
  

パート6

• 05:00:00 このセクションのビデオでは、ランダム フォレスト アルゴリズムが使用されているさまざまな業界について説明しています。提供されている主な例の 1 つは、銀行がランダム フォレストを使用して、ローン申請者が債務不履行になるか債務不履行にならないかを判断し、それに応じて決定を下す方法です。医療分野は、アルゴリズムを使用して、病歴とさまざまな予測変数を分析することにより、特定の病気にかかっている可能性を予測する別の分野です。ランダム フォレストは、特定の地域で産業を立ち上げる前に、土地の用途を調べるためにも使用されます。マーケティングでは、このアルゴリズムを使用して、顧客の活動、購入履歴、および特定の製品や広告への親和性を追跡することにより、顧客離れを特定します。次にビデオでは、データセット内の予測変数の総数からいくつかのランダムな特徴を選択することから始めて、ランダム フォレスト アルゴリズムの動作を段階的に説明します。
  
  
• 05:05:00 このセクションでは、過去 14 日間の気象条件からスポーツの試合が行われるかどうかを予測する例を使用して、ランダム フォレスト アルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムには、データセットをサブセットに分割し、特定の数の特徴を選択し、各ノードの最適な分割を計算し、ノードを娘ノードに分割することが含まれます。これは、決定木のリーフ ノードに到達するまで繰り返され、その後、プロセスは決定木に対して何度も繰り返されます。最後に、さまざまな決定木のすべての結果が多数決を使用してコンパイルされ、最終的な予測が得られます。
  
  
• 05:10:00 このセクションでは、ランダム フォレストにおける決定木のサブセットの重要性について説明します。ここでは、各サブセットが異なる変数を考慮します。ディシジョン ツリーは、1 つのツリーだけに依存するのではなく、複数のツリーにわたって分散を平均化することにより、正確な出力を保証します。ランダム フォレストは、分類問題と回帰問題の両方で適切に機能し、スケーラブルであり、必要な入力準備が最小限であるため、汎用性があります。さらに、デシジョン ツリーの実装ごとにランダムな機能を選択する暗黙的な機能選択を実行し、それらをすべて互いに異なるものにします。
  
  
• 05:15:00 このセクションでは、ランダム フォレストと K 最近傍 (KNN) という 2 つの重要な機械学習アルゴリズムについて説明します。ランダム フォレストは、同時に実行される複数の決定木を実装することで、大量のデータを処理できる意思決定モデルです。これには、不均衡なデータセットのエラーのバランスを取るためのメソッドがあり、モデルが 1 つの特定のクラスに偏るのを防ぎます。一方、KNN は単純なアルゴリズムであり、利用可能なすべてのケースを保存し、類似度に基づいて新しいデータを分類できます。このビデオでは、KNN が検索アプリケーションでどのように使用されるかを説明し、レコメンダー システムやコンセプト検索など、ランダム フォレストと KNN の両方の産業用アプリケーションの例を示します。
  
  
• 05:20:00 このセクションでは、K 最近傍 (KNN) アルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムは、クラスを予測するために、新しい点に最も近い 'k' 個の隣接点を選択するという原則に基づいて機能します。新しいポイントと既存のポイントの間の距離は、ユークリッド距離やマンハッタン距離などの距離測定を使用して計算されます。 'k' の最適値はデータセットによって異なり、クロス検証手法を使用してさまざまな値を試すことで見つけることができます。 KNN アルゴリズムを使用して、身長と体重に基づいて顧客の T シャツのサイズを予測する実際の例も示します。
  
  
• 05:25:00 このセクションでは、動画で KNN (K-Nearest Neighbor) アルゴリズムの概念と Python を使用したその実装について説明します。 KNN アルゴリズムは、トレーニング データからの識別関数を使用せずにトレーニング データを記憶するため、怠惰な学習者です。このプロセスには、データの処理、2 つのデータ インスタンス間の距離の計算、最小距離の k 近傍の選択、およびデータセットからの応答の生成が含まれます。実装手順には、CSV データ ファイルの読み込み、データのトレーニング データセットとテスト データセットへの分割、ユークリッド距離測定を使用した 2 つのインスタンス間の類似性の計算が含まれます。ビデオでは、Jupyter Notebook と Python を使用したアルゴリズムの実装が示されています。
  
  
• 05:30:00 このセクションのビデオでは、Python での K Nearest Neighbors (KNN) アルゴリズムの実装について説明します。インストラクターは、2 つのデータ ポイント間のユークリッド距離を計算する方法と、get neighbors 関数を使用して K 個の最近傍点を見つける方法を示します。このビデオでは、get response 関数についても説明します。これにより、各近隣がクラス属性に投票し、多数決を予測として決定できます。モデルの精度を評価するための精度取得機能についても説明します。最後に、すべての関数が 1 つのメイン関数にコンパイルされ、90.29% の精度で Iris データセットを使用して KNN アルゴリズムが実装されます。
  
  
• 05:35:00 このセクションでは、予測子間の独立性を仮定したベイズの定理に基づく分類手法であるナイーブ ベイズ アルゴリズムについてビデオで説明します。 Naive Bayes では、クラス内の特定の機能の存在は他の機能の存在とは無関係であり、これらのすべてのプロパティがイベントの確率に独立して寄与すると想定しています。ベイズの定理は、イベントに関連する条件の事前知識に基づいてイベントの確率を記述し、条件付き確率を把握するのに役立ちます。このビデオでは、カードのデッキを使用してベイズの定理を説明する例を示し、定理の証明を示しています。これは、イベント A と B の確率分布の場合に適切な解釈を示しています。
  
  
• 05:40:00 このセクションのビデオでは、ベイズ定理と、データ セットを使用して実際のシナリオでベイズ定理を実装する方法を紹介します。データセットの属性ごとに尤度表と度数表を生成し、ベイズ定理を使用して事前確率と事後確率を計算するために使用できます。ベイズの定理を使用して、気象条件に基づいてプレーするかどうかを決定する例が示されています。このビデオでは、特にニュースの分類やテキストの分類における、ベイズ定理の産業上の使用例についてさらに説明しています。
  
  
• 05:45:00 このセクションのビデオでは、単純ベイズ分類子について説明しています。これは、電子メールのフィルタリングやスパム検出に使用される一般的な統計手法です。このアルゴリズムは、bag of words 機能を使用してスパム メールを識別し、スパム メールと非スパム メールのトークンの使用を関連付けることで機能します。次に、ベイズの定理を使用して、電子メールがスパムであるかどうかの確率を計算します。このビデオでは、利用可能なすべての情報を使用して決定を説明できるため、医療アプリケーションでの Naive Bayes Classifier の有効性についても簡単に触れています。入力データ。
  
  
• 05:50:00 このセクションでは、scikit-learn Python ライブラリを使用してバイアスとモデルを作成する方法、具体的にはガウス、多項式、二項式などの使用可能なモデルのタイプについて説明しています。このビデオでは、アルゴリズムを使用して、患者の医療データを属性として使用して患者の糖尿病の発症を予測する方法の例も示しています。このプロセスは、データの処理、データの要約、予測の作成、精度の評価の 4 つのステップに分けられます。このビデオでは、CSV データを読み込んで要素を float に変換すると同時に、データをトレーニング セットと評価セットに分割する機能を提供しています。
  
  
• 05:55:00 チュートリアルのこのセクションでは、インストラクターが機械学習で海軍基地アルゴリズムを使用してモデルを作成するプロセスについて説明します。彼は、トレーニング データを要約し、各属性の平均と標準偏差を計算するプロセスを説明しています。次に、トレーニング データとガウス確率密度関数から作成された要約を使用して予測を行う方法を示します。最後に、テスト データの各データ インスタンスに対して予測を行い、精度比を計算することで、モデルの精度を推定する方法を示します。

パート 7

• 06:00:00 このセクションでは、インストラクターは最初に、Python を使用して Naive Bayes Classifier をゼロから実装するプロセスを要約します。ただし、scikit-learn ライブラリには Naive Bayes 用の定義済み関数が既に含まれているため、インストラクターは、有名なアヤメの花のデータセットを例として、sklearn ライブラリのガウス NB モデルの使用方法を示します。まず、metrics や sklearn などの必要なライブラリがインポートされ、次にデータが読み込まれ、モデルが適合されます。次に、インストラクターは予測を行う方法を示し、混同行列と分類レポートを計算してモデルを要約します。最後に、サポート ベクター マシンのトピックが紹介され、講師が SVM のしくみとそのさまざまな機能、および現実世界での使用について説明します。
  
  
• 06:05:00 このセクションでは、分類目的で使用される教師あり学習アルゴリズムであるサポート ベクター マシン (SVM) について学習します。異なるクラスのデータ間の決定境界として超平面を使用し、複数の分離超平面を生成してデータをセグメントに分割するために使用できます。 SVM は分類問題と回帰問題の両方に使用でき、SVM カーネル関数を利用して非線形データを分類します。 SVM の基本原理は、2 つのクラスのデータを最もよく分離する超平面を描画することです。最適な超平面は、サポート ベクターからの距離が最大になり、マージンが最大になります。 SVM は、超平面とサポート ベクターの間の距離が最大になるような超平面を使用してデータを分類するために使用されます。
  
  
• 06:10:00 ビデオ チュートリアルのこのセクションでは、インストラクターは、カーネル関数を使用してそれらを線形データ セットに変換することにより、直線を使用して分離できないデータ セットを処理する方法を説明します。提示された 1 つの簡単なトリックは、2 つの変数 X と Y を、Z と呼ばれる新しい変数を含む新しい特徴空間に変換して、データの 2 つのクラス間の分割マージンがより明白な 3 次元空間でデータを視覚化することです。このチュートリアルでは、癌の分類で使用される分類器としての SVM の実際の使用例も示します。この場合、SVM 分類器は小さなデータ セットに対しても正確に機能します。次に、チュートリアルでは、教師なし学習と、統計的特性に基づいて入力データをクラスター化するために教師なし学習を使用する方法について説明します。クラスター化とは、データ セットを類似のデータ ポイントで構成されるグループに分割するプロセスです。
  
  
• 06:15:00 このセクションでは、教師なし学習アルゴリズムの 1 つであるクラスタリングの概念について説明します。クラスタリングは、一連のラベル付けされていないデータ ポイントの固有のグループまたは分割を識別するために使用されます。クラスタリングには、排他的クラスタリング、重複クラスタリング、および階層的クラスタリングの 3 つのタイプがあります。排他的クラスタリング手法である K-means クラスタリングは、類似したデータ ポイントを定義済みの数のクラスターにグループ化します。このアルゴリズムは、クラスターの数を定義して重心を見つけることから始まり、重心から各点のユークリッド距離を計算し、その点を最も近いクラスターに割り当てます。これらの手順は、新しいクラスターの重心が以前のものに非常に近くなるまで繰り返されます。クラスタリングは、マーケティング、石油とガスの探査、映画レコメンデーション システムなど、さまざまな業界で使用されています。
  
  
• 06:20:00 ビデオのこのセクションでは、K-Means クラスタリングでクラスタ数を決定するエルボ法について説明します。二乗誤差の合計 (SSE) が計算され、クラスターの数に対してプロットされて、最適なクラスター数を示すエルボー ポイントが特定されます。 K-Means クラスタリングの長所と短所が概説されており、この方法は単純でわかりやすいが、クラスタの正確な数がわからない場合は使用が難しく、ノイズの多いデータや外れ値を処理できないことに注意してください。 K-Means クラスタリングのデモは、5,043 本の映画のデータセットを使用して表示されます。これらの映画は、監督と俳優の Facebook のいいねに基づいてクラスタ化されます。
  
  
• 06:25:00 このセクションでは、ビデオで 3 種類のクラスタリング方法について説明します。 k-means クラスタリング、ファジー c-means クラスタリング、および階層的クラスタリング。 k-means 法では、データを特定の数のクラスターに当てはめますが、ファジー c-means 法では、各クラスター内のオブジェクトに 0 から 1 のメンバーシップの程度を割り当てます。階層的クラスタリングは、クラスターをボトムアップまたはトップダウンで組み合わせることで、特定の数のクラスターを事前に想定しなくても、アルゴリズムが意味のある分類法を構築できるようにします。ただし、いくつかの短所には、初期割り当てに対する感度、クラスター数またはメンバーシップのカットオフ値を定義する必要性、および非決定論的アルゴリズムが含まれ、特定の出力を取得することが困難になります。
  
  
• 06:30:00 ビデオのこのセクションでは、マーケット バスケット分析の概念について説明します。マーケット バスケット分析は、大規模な小売業者がアイテム間の関連性を明らかにするために使用する手法であり、トランザクション内で頻繁に発生するアイテムの組み合わせを使用して、これらのアイテム間の関係を識別します。これにより、小売業者は、顧客が購入する可能性が高いものを予測し、特定の顧客にオファーまたはターゲットを絞ることができます。
  購入パターンに基づく割引。アソシエーション ルール マイニングで使用される 2 つのアルゴリズム、すなわち、アソシエーション ルール マイニング手法とアプリオリ アルゴリズムについて説明します。最後に、アソシエーション ルール マイニングにおけるサポート、信頼度、およびリフト メジャーの使用について、例を使用して説明し、頻出アイテムセットの概念を紹介します。
  
  
• 06:35:00 完全な機械学習コースのこのセクションでは、インストラクターが、頻繁に使用されるアイテムセット マイニングと関連付けルールの生成に使用されるアプリオリ アルゴリズムについて説明します。アプリオリ アルゴリズムには、サポート値を含むアイテムセットのテーブルを作成し、サポート値が特定のしきい値を下回るセットを削除するための剪定を実行し、見つからなくなるまでサイズが増加する頻繁なアイテムセットを生成することが含まれます。最後のステップでは、マーケット バスケット分析に使用できる、最小の信頼値を持つ頻繁な項目セットから関連付けルールを生成します。小売店のオンライン トランザクション データを使用した例を示します。
  
  
• 06:40:00 このセクションでは、インストラクターはデータのクリーンアップ、アイテムの統合、および少なくとも 7% のサポートを伴う頻繁なアイテム セットの生成のプロセスに飛び込みます。次に、対応するサポート、信頼度、リフトを使用してルールが作成され、大きなリフト 6 と高信頼度 0.8 の標準 pandas コードを使用してフィルター処理されます。このセクションでは、アソシエーション ルール マイニングと強化学習についても説明します。この学習では、エージェントが特定のアクションの実行を通じて学習し、報酬または罰を観察し、特定の状況で報酬を最大化するために適切なアクションを実行する環境に置かれます。歩き方を学ぶ赤ちゃんは、強化学習のアナロジーとして使用されます。
  
  
• 06:45:00 このセクションでは、強化学習の概念と、エージェントと環境を含むそのプロセスをビデオで説明しています。エージェントは、環境内でアクションを実行する強化学習アルゴリズムであり、環境はエージェントに現在の状態を提供し、特定のステージがクリアされると即座に報酬を返します。エージェントは、現在の状態に基づいて次のアクションを見つけるための戦略であるポリシーを使用します。値は、割引を適用した場合の長期的なリターンの期待値です。アクションの値は、最初は少し混乱する可能性がありますが、ビデオでは後で説明することが約束されています。これらの概念を理解することは、強化学習を研究する上で非常に重要です。
  
  
• 06:50:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターが強化学習における価値と行動価値の概念について説明します。値は割引付きの長期的なリターンですが、アクション値は現在のアクションである追加のパラメーターを取ります。強化学習の主な目的は、報酬を最大化することです。エージェントは、報酬を最大化する最善のアクションを実行するようにトレーニングする必要があります。報酬の割引は、ガンマと呼ばれる値に基づいて機能し、割引値が大きいほど、エージェントが探索してリスクを取る可能性が低くなります。さらに、インストラクターは、探索と活用の概念と、強化学習でソリューションをマッピングするための数学的アプローチであるマルコフ決定プロセスについて説明します。主な目標は、最適なポリシーを選択して報酬を最大化することです。
  
  
• 06:55:00 このセクションでは、ロボットが環境から学習するために必要なマルコフ決定プロセスと強化学習について説明します。彼は、ノード A、B、C、および D を通過することによって、ポイント A と D の間の最短経路を可能な限り最小のコストで見つけることが目的である問題のシナリオを示しています。状態のセットはノードによって表されると説明しています。であり、アクションはあるノードから別のノードにトラバースすることであり、ポリシーは宛先に到達するために使用されるパスです。報酬は各エッジのコストであり、マシンはどのパスが最大の報酬を得るのに最適かを計算します。インストラクターは、搾取ではなく、さまざまなメモを調べて最適なポリシーを見つけることの重要性を強調しています。このセクションでは、強化学習の構成要素と、自動車工場の自律型ロボットに関する問題のシナリオについても説明します。

パート8

• 07:00:00 このセクションでは、シミュレートされた環境でロボットの報酬テーブルを作成するコンテキストで、状態、アクション、および報酬の概念について説明します。ロボットが実行できる一連のアクションは、その現在の状態によって決定され、特定の状態から場所に直接到達できる場合に報酬が与えられます。特定の場所の優先度は、より高い報酬に関連付けることで報酬テーブルに反映されます。ベルマン方程式は、ロボットが進行方向を記憶できるようにする方法として導入され、すべての可能なアクションを考慮して達成可能な最大の報酬に基づいて、特定の状態にあることの価値を最適化することを目的としています。方程式は、ロボットが黄色の部屋から緑の部屋に移動したときに報酬を得られるように制約されています。
  
  
• 07:05:00 このセクションでは、ベルマン方程式と、強化学習と Q 学習におけるその重要性について学びます。ベルマン方程式は、特定の状態にあることの値を提供し、別の状態にあることの最大値を計算します。割引係数ガンマは、目的地からの距離をロボットに通知します。ベルマン方程式は、結果が部分的にランダムであり、マルコフ決定プロセスを使用して意思決定者の制御下にある状況で、ある程度のランダム性を組み込むように微調整されています。次の状態または部屋がわからないため、ロボットが取る可能性のあるターンはすべて方程式に組み込まれます。
  
  
• 07:10:00  YouTube ビデオのこのセクションでは、ロボットの専門知識を定量化するために各ターンに確率を関連付けるという概念について説明しています。ロボットがそれぞれ 80% と 20% の確率で上方向または下方向に曲がる例を示し、環境の確率を考慮しながら特定の状態に行くことの価値を計算する式を示します。行動の質を評価するためにロボットが実行する各行動に報酬を関連付ける生活ペナルティの考え方が導入されています。次に、移動先の状態の可能な値を決定するのではなく、状態に移動するために実行されるアクションの品質を評価する方法として、Q 学習プロセスについて説明します。ロボットが実行する可能性のあるアクションの累積品質を計算する式が分解され、価値関数を品質関数に置き換える新しい式が導入されます。
  
  
• 07:15:00 このセクションでは、Q 学習の概念について説明します。これは、特定の状態での行動の価値を学習する強化学習の一形態です。 Q ラーニングでは、単一の関数 Q を使用して計算を容易にし、時間の差分を使用して時間の経過に伴う環境の変化を捉えます。ロボットは、倉庫の場所をさまざまな状態にマッピングし、次の状態への遷移のアクションを定義することで、最適なパスを取得することを学習します。報酬テーブルは、ある状態から別の状態に移動するための報酬を割り当てるためにも定義されています。アルゴリズムを明確にするために、州から元の場所への逆マッピングについても言及されています。
  
  
• 07:20:00 このセクションのチュートリアルでは、Python コードを使用して倉庫内で最適なルートを見つけるロボットの例を使用して、Q ラーニング プロセスについて説明します。 Q 値はゼロに初期化され、報酬マトリックスは新しいものにコピーされます。ベルマン方程式を使用して Q 値を更新し、最適なルートを開始位置で初期化します。最終的な位置に到達するのに必要な反復の正確な回数が不明であるため、while ループが反復プロセスに使用されます。このチュートリアルでは、TensorFlow.js などのオープンソースの機械学習プロジェクトについても言及しています。TensorFlow.js は、ブラウザーで機械学習および深層学習モデルを開発および実行するための一般的なツールになっています。
  
  
• 07:25:00 このセクションでは、スピーカーはさまざまなオープンソースの機械学習プロジェクトについて話します。最初に説明するプロジェクトは、Facebook が開発した Detectron2 です。これは、Python で記述された最先端のオブジェクト検出フレームワークです。次に、野生での人間の姿勢推定に役立つ DensePose があります。他のプロジェクトの中には、任意の画像の境界を拡張するために使用できる Image Outpainting と、音声分類やフィンガープリンティングなどのタスクに使用できる Audio Processing があります。また、天文データを扱う Google ブレイン チームの Astronet と、Google AI 言語処理ツール BERT もあります。議論されている他のプロジェクトには、TensorFlow を使用して単純なモデルを構築および拡張するための AutoML や、シミュレートされたヒューマノイドを作成して複数のモーション スキンを模倣するための強化学習ベースのフレームワークが含まれます。
  
  
• 07:30:00 ビデオのこのセクションでは、講演者は、機械学習エンジニアとして成功するために必要なさまざまな技術的スキルを強調しています。スキルは、Python、C++、Java などの言語でのプログラミングから、線形代数、統計、確率分布の理解にまで及びます。講演者は、アルゴリズム、特徴抽出、信号処理アルゴリズム、およびニューラル ネットワーク アーキテクチャに精通していることの重要性を強調しています。講演者はまた、機械学習における強力な数学的背景の価値を強調し、コンピューター サイエンスと組み合わせた自然言語処理スキルの必要性について説明します。このセクションで説明する技術的なスキルを習得するには、多くの練習と集中が必要です。
  
  
• 07:35:00 このセクションでは、機械学習エンジニアとして成功するために必要なスキルについて説明します。技術的なスキルは不可欠ですが、ビジネスの成長と新しい機会のための問題と潜在的な課題を識別する能力も必須のスキルです。技術的な調査結果を非技術的なチーム メンバーに伝えるには、効果的なコミュニケーションが不可欠です。迅速なプロトタイピングと新しいテクノロジーの更新は、アイデアを迅速に繰り返し、競合他社の一歩先を行くためにも必要です。物理学、強化学習、コンピューター ビジョンなどのボーナス スキルは、市場で成功するための競争力を提供します。
  
  
• 07:40:00 このセクションの動画では、機械学習エンジニアの給与傾向と職務内容について説明しています。米国の機械学習エンジニアの平均給与は 111,490 ドルですが、インドでは約 7,19,646 INR であり、高給の職業となっています。エントリーレベルの給与は年間76,000ドルから251,000ドルの範囲で、ボーナスと利益分配はプロジェクトと会社によって異なります.プログラミング言語、微積分と統計、信号処理、応用数学、ニューラル ネットワーク、および言語処理は、機械学習エンジニアに必要な重要なスキルです。さらに、データ サイエンス プロトタイプの研究と変換、機械学習システムの設計、アルゴリズムの研究と実装、新しいアプリケーションの開発、適切なデータセットとデータ表現方法の選択、テストと実験の実行、統計分析と微調整の実行を行います。
  
  
• 07:45:00 このセクションでは、機械学習エンジニアの主な責任について説明します。これには、主にシステムのトレーニングと再トレーニング、既存の機械学習ライブラリの拡張、および現場での開発に関する最新情報の維持が含まれます。ビデオでは、機械学習エンジニアの履歴書の要素について説明します。これには、明確なキャリア目標、プログラミング言語、微積分、線形代数、統計などの技術的スキル、および業界知識などの非技術的スキルが含まれている必要があります。そして問題解決能力。さらに、ビデオは、機械学習の分野における自然言語処理と音声分析の知識を持つことの重要性を強調しています。最後に、最も成功した機械学習プロジェクトは実際の問題点に対処していることが強調されており、機械学習エンジニアにとって業界の知識が重要であることを示しています。
  
  
• 07:50:00 このセクションでは、スピーカーは機械学習エンジニアになるために必要なスキルについて説明します。これらのスキルには、技術的な知識だけでなく、ビジネス感覚と効果的なコミュニケーション能力も含まれます。エンジニアは、迅速にプロトタイプを作成し、現場での今後の変更に対応できる必要があります。コンピューター サイエンス、経済学、統計学、または数学の学士号または修士号と、コンピューター サイエンス、統計学、またはデータ分析の専門的な経験が役立つ場合があります。 AI が関与し、ニューラル ネットワークを操作する特定のプロジェクトも、機械学習エンジニアとしての仕事に就くために重要です。講演者は、Amazon や Facebook からスタートアップ企業まで、多くの企業がこのポジションを募集していると述べています。

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ニューラル ネットワークが (ほぼ) 何でも学習できる理由

ニューラル ネットワークが (ほぼ) 何でも学習できる理由

このビデオでは、活性化関数として関数を使用することで、ニューラル ネットワークがほとんどすべてのことを学習する方法について説明します。
ネットワークは、データセットが当初の意図よりも複雑であっても、目的の機能を学習するまでニューロンを徐々に追加します。これにより、ニューラル ネットワークはデータから学習するための強力なツールになります。

• 00:00:00 このビデオでは、複雑なフラクタルであるマンデルブロ集合の形状を学習する人工ニューラル ネットワークが示されています。ネットワークは、線形関数ではありませんが、データを記述する関数を近似できます。
  
  
• 00:05:00 ビデオでは、活性化関数として関数を使用し、ニューロンを徐々に追加することで、ニューラル ネットワークがほとんどすべてのことを学習する方法を説明しています。データセットが最初に意図したよりも複雑であっても、ネットワークは最終的に目的の関数を学習します。
  
  
• 00:10:00 このビデオでは、ニューラル ネットワークを使用して、データを新しい有用な情報に変換する機能を利用して、ほぼすべてのことを学習する方法を説明しています。

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Stephen Wolfram との ChatGPT、AI、および AGI

Stephen Wolfram との ChatGPT、AI、および AGI

Stephen Wolframは、ChatGPTとWolfram Alphaの間のAPI、自然言語の理解と生成、計算による既約性、言語における意味文法、自然言語プログラミング、AIと人間の共存、定義における公理の限界など、さまざまなトピックについて議論しています複雑なシステム。彼はまた、類推推論やナレッジ ワークなどの分野における AI の機能と、人間の優先順位と動機を選択する AI の課題についても説明しています。計算上の既約性についても議論されており、具体的にはそれがどのように宇宙の最下層の操作レベルにあるかについて議論されています。 Wolframは、私たちの周りの世界の理解を深めるために、計算上の既約性を理解し、それに取り組む必要性を強調しています。

Stephen Wolfram は、観測者としての私たちの計算上の限界が宇宙の認識にどのように影響し、物理法則の理解につながるかを説明しています。彼はまた、空間の離散性を証明できる実験的証拠の可能性について議論し、さまざまな分野に影響を与える可能性のある、彼らが開発したマルチコンピューティングパラダイムについて話します.ホストは Wolfram の洞察に感謝し、今後のビデオ シリーズ「Beyond the Conversations」への熱意を表明します。

• 00:00:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、Chat GPT と Wolfram Alpha の間の API について説明します。これにより、ユーザーは、マニフェストに記述されているさまざまなデータ ソースに接続できます。彼は、プラグインの作成につながったソフトウェア エンジニアリングの冒険と、望ましい結果を達成するために AI と対話する際の課題について説明しています。 Wolfram は、自然言語の理解と生成の背後にある神経科学はまだ科学的に理解されていないと述べています。それにもかかわらず、チームはChat GPTとWolfram AlphaインターフェースをLanguageインターフェースからの新しい世界とうまくリンクさせることができました。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、Wolfram Alpha にとっての自然言語理解の意味と、それがどのように達成されるかについて説明します。基本的に、自然言語は計算できるように正確な計算言語に変換されます。Wolfram Alpha は純粋に自然言語を理解するために作成されているため、これが行われます。 Wolfram言語コードの生成におけるLLM、つまりchat GPTの成功はエキサイティングな開発であり、Wolframは、Wolfram言語の統一性と原則に基づいた設計によって可能になると信じています。 Wolframは、オープンソースのLang Chainラッパーを使用することの利点または欠点について意見を持っていませんが、Wolfram Alphaと言語の組み合わせは重要な問題であると考えています.
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、子供と言語モデルが言語学習と一般化にどのようにアプローチするかについて説明します。彼は、自然言語を学んでいる子供たちと計算言語を学んでいる若い学生の両方が、論理的に見える方法で知識を一般化することが多いが、言語が実際に使用される方法と常に一致するとは限らない.またWolframは，Wolfram言語とWolfram AlphaがAIシステムと人間との間のコラボレーションのためのツールとしてどのように機能するかについても議論し，人間のフィードバックに基づいて編集および改良できる計算上正確なコードの生成を可能にします.このアプローチにより、大規模な言語モデルの性質と深さをより体系的に調査できるようになる可能性があります。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、Wolfram は、計算既約性の概念と、複雑な計算システムの動作を理解し、予測する能力に対するその意味について説明します。彼は、私たちの伝統的な科学の概念は、システムの結果を予測できるという考えに基づいていますが、実際には、計算の既約性は、そのようなシステムの動作を予測するための迅速または簡単な方法がないことを意味すると説明しています.しかし、彼は、ニューラル ネットワークのような複雑なシステムであっても、ある程度の予測可能性を可能にする計算の再利用可能なポケットがまだあることに注目しています。全体として、彼は、計算の既約性は計算の基本的な側面であり、私たちの周りの世界の理解を深めるために理解して取り組む必要があるものであることを強調しています.
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、チャットボット モデル GPT が、これまで発見されていなかった意味文法が言語に存在することをどのように示しているかについて説明します。彼は、名詞と動詞の特定の配置を決定する言語の構文文法についてはすでに知っていますが、文を意味のあるものと見なす方法については、まだ理解すべきことがたくさんあると説明しています。ウォルフラムは、アリストテレスが三段論理学を発見したのと同じように、チャットボット モデルが言語の規則性である独自のパターンを発見したと指摘しています。チャットボット モデルの成功は、私たちが活用できる基礎となる意味文法が存在することを示唆しており、これにより、より高いレベルで言語を表現し、より効率的な方法でニューラル ネットワークをトレーニングすることが容易になる可能性があります。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Wolfram が ChatGPT を使用することへの興奮と、関数の名前の生成やさまざまなドキュメントのボイラープレート テキストの作成などの特定の実用的なタスクで、ChatGPT がどのように有望であるかについて説明します。彼はまた、ChatGPT を使用してコードやグラフィックスと自然言語でやり取りする可能性についても推測していますが、ChatGPT が生成できるものと、人間が正確に理解して操作できるものとの境界は、まだ調査する必要があると指摘しています。 WolframはChatGPTを、将来のワークフローとインターフェースパラダイムを形成する言語ユーザーインターフェースへのより広範な傾向の一部と見なしています.
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、コンピューター科学者の Stephen Wolfram が、自然言語プログラミングの可能性について説明しています。これは、彼が 2010 年から取り組んできたツールであり、自然言語入力から正確な計算言語を生成できるツールです。 Wolfram はこのツールが非常に便利であると考えており、複雑なコード片を一口サイズのチャンクで記述できるため、人々の働き方により適しています。彼は、コードの個々の行を書く人間よりも、人間が戦略家のようになると考えています。この役割は、Copilot X や GPT などの会話型ユーザー インターフェイスを含む AI に引き継がれるでしょう。 10 倍の開発者という考えは過去のものとなり、AI によって支援および加速される千人の開発者に取って代わられる可能性があります。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、プログラマによる計算言語の使用が業界の他の人にとって魔法のように見えることについて説明します。彼は、他のプログラマーが手動で実行する多くのプロセスを自動化することの有用性を強調しています。 Wolfram は、これらのプロセスを自動化することで、プログラマーが塹壕をより速く掘り下げ、コードのライブラリを簡単に通過できるようになると述べています。さらに、彼が基礎物理学で行ってきたことにより、予期していなかった時間枠で有用なアプリケーションを見ることができ、「幸運な連勝」が得られたと彼は述べています。 AI と AGI に関して、彼は、私たちの世界では既に AIS が動作していますが、これらのシステムを安全かつ責任を持って統合する方法を考慮する必要があると考えています。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、Wolfram が AI と人間の共存と、それらとの相互作用について説明します。彼は、人間と AI との相互作用は、さまざまな AI に対して一般的な原則を持つべきだと提案しています。 Wolframは、一般的なAI原則を開発するための次のステップは、法律用語で書かれた法律コードを使用して計算言語コードを作成し、AIとの相互作用を求める個人の理解を容易にする計算言語アプローチでそれらを表現することであることを強調しています。 Wolframは、AIコードにパッチを適用することは避けられないことを強調しています。なぜなら、新しいパッチを必要とする新しい予期せぬ状況が常に存在するからです。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、Wolfram が、複雑なシステムを定義する際の公理の限界と、AI の倫理的フレームワークを作成する上での公理の潜在的な影響について話します。彼は、ゲーデルの定理と、整数を定義するために無数の公理が必要であることを例として挙げています。ウォルフラムは、倫理の完全な定理や公理理論は存在せず、倫理的決定は人間の価値観に基づく主観的なものであると述べています。彼は、生物学が生態系内で平衡を維持する方法と同様に、AI のエコシステムを作成することでシステム内に平衡を確立できる可能性があると示唆しています。さらに、Wolfram は、個人データを含む AI モデルのトレーニングに使用できる膨大な量のデータについて説明し、一部の企業はすでに自社のモデルに AGI を垣間見ていると述べています。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、類推推論や知識作業などの分野における AI および AGI システムの潜在的な機能について説明します。彼は、これらのシステムは人間には珍しい類推を行うことができるようになり、知識作業を自動化するには、専門的な知識の塔からより学際的な学習へと移行する必要があると予測しています。これらのシステムにおける緊急のエージェンシーと動機のリスクについて尋ねられたとき、Wolframは、可能なアクションの計算宇宙は広大であり、人間はそのほんの一部しか気にしないと説明します.課題は、これらのシステムの発見を人間が関心を持っていることと結びつけ、これらのシステムが主体性と目標追求行動を獲得した場合に否定的な結果を回避することにあります。
  
  
• 00:55:00 この抜粋では、Stephen Wolfram が人間の優先順位と動機を選択する AI の課題について説明しています。 AI は印象的な計算システムを生成する可能性がありますが、人間が関心を持っていることと必ずしも一致するとは限りません。彼はまた、時間の経過に伴う文化の変化と、私たちがコミュニケーションを取り、物事を理解する方法において言語がいかに重要な役割を果たすかについても触れています。 Wolfram は次に物理学に簡単に触れ、20 世紀の物理学のコア理論は本質的に同じものであるが異なるラベル付けがされているという刺激的な認識と、計算の既約性が宇宙の操作の最低レベルにあることについて説明します。
  
  
• 01:00:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、計算上の既約性の概念と、それが宇宙に対する認識にどのように影響するかについて説明します。彼は、観察者として、私たちは計算的に制限されていると説明しています。これは、時間の持続性の認識と相まって、アインシュタインの一般方程式などの物理法則に対応する特定の一般規則に従うように宇宙を知覚するように強制しているようです。活動または量子力学。 Wolframはまた、同じ文脈における数学の役割と、高レベルの数学が可能であるという事実が、連続体空間で信じられるのと本質的に同じ理由でどのように起こるかについても語っています.彼は、形而上学と物理学の間には深いつながりがあると結論付けており、この認識は非常に刺激的です.
  
  
• 01:05:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、1830 年代にブラウン運動が個々の分子の存在を検証した方法と同様に、空間の離散性を証明できる実験的証拠の可能性について説明します。彼は、彼らのモデルのシミュレーションはすでに開発されており、ブラック ホールの特性を調べて、空間の離散構造を示す重力放射パターンを予測できるようになったと説明しています。彼らは、物理学のモデルをさらに証明するために、次元の変動や空間の微小な塊を明らかにするフラクタル パターンなどの他の現象を見つけたいと考えています。さらに、彼らは、経済学、分子生物学、コンピューティングなど、物理学を超えたさまざまな分野に影響を与えることができる、彼らが開発したマルチコンピューティング パラダイムについて話します。
  
  
• 01:10:00 ビデオのこの最後のセクションで、司会者は、ChatGPT、AI、AGI などのトピックについて議論する際の洞察と専門知識について、Stephen Wolfram に感謝します。司会者は、今後のビデオ シリーズ「Beyond the Conversations」に期待を寄せています。ビデオは音楽で締めくくられます。

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GPT-4 作成者イリヤ・スツケバー

GPT-4 作成者イリヤ・スツケバー

このビデオでは、GPT-3 と GPT-4 の作成に重要な役割を果たした OpenAI の共同創設者兼チーフ サイエンティストである Ilya Sutskever とのインタビューを特集しています。
Ilya Sutskever が、機械学習のバックグラウンドと、コンピューターがどのように学習できるかを理解することへの関心について説明します。
彼は、言語が関係する根本的な現実を理解していないなど、大規模な言語モデルの限界について議論していますが、その欠点に対処するための研究が進行中であることにも言及しています。
Ilya Sutskever は、生成モデル内の統計的規則性を学習することの重要性も強調しています。機械学習モデルがデータをあまり必要としない可能性が議論され、会話は民主主義における AI の使用と、市民が AI システムに情報を提供する高帯域幅の民主主義の可能性に変わります。

• 00:00:00  Craig Smith は、大規模な言語モデル GPT-3 の作成において重要な役割を果たした OpenAI の共同創設者兼チーフ サイエンティストである Ilya Sutskever へのインタビューを開始します。 Ilya は、彼の経歴と、幼い頃に機械学習に取り組み始めた経緯について語っています。彼は、2003 年に機械学習のアイデアが十分に確立されていなかったこと、そして AI における最大の成果がチェスプレイ エンジンの Deep Blue であったことを説明しています。 Ilya が AI に取り組む動機となったのは、知性がどのように機能するか、およびコンピューターに学習させる方法を理解することに関心があったからです。
  
  
• 00:05:00  GPT-4 の作成者である Ilya Sutskever が、AI に貢献した動機と、十分に大きなデータセットで大規模で深いニューラル ネットワークをトレーニングすると、複雑なタスクの実行に必ず成功するという認識について説明します。 Sutskever は、GPT プロジェクトの歴史についても説明し、OpenAI では、次のことを予測するだけで十分であり、次の単語を十分に予測することで教師なし学習が可能になるという考えを模索していたことに言及しました。 Transformer の自己注意と自己教師あり学習のアイデアについても触れられており、Sutskever は、Transformer の論文が発表されるやいなや、彼らはそれがその仕事に向いていることを知っていたと述べています。
  
  
• 00:10:00  GPT-4の作成者であるlya Sutskeverは、大規模な言語モデルの限界に取り組んでいます.彼は、これらのモデルに含まれる知識は訓練された言語に限定されており、ほとんどの人間の知識は非言語的であると説明しています.彼はさらに、これらのモデルの目的は、プロンプトの統計的一貫性を満たすことですが、言語が関連する根本的な現実の理解に欠けていると説明しています.ただし、Sutskever 氏は、言語モデルの制限について議論するのは難しいと述べています。なぜなら、これらの制限は過去 2 年間で変化したからです。彼は、何をスケーリングするかが重要であると強調し、ディープ ニューラル ネットワークは、スケールを生産的に使用し、見返りとして何かを得る初めての方法を提供しました。最後に、Sutskever は次のように述べています。
  これらのモデルの欠点に対処するための研究が行われています。
  
  
• 00:15:00  Ilya は、生成モデル内の統計的規則性を学習することの重要性を強調し、それは統計的解釈を超えた大きな問題であると説明しています。彼は、この種の学習はデータ圧縮の複雑さを認識しており、その過程で予測が不可欠であると主張しています。ただし、ニューラル ネットワークは世界とその機微をある程度理解することができますが、その限界は幻覚を起こす傾向にあります。それにもかかわらず、これらのモデルは強化学習トレーニング プロセスを追加することで出力を向上させることができます。
  
  
• 00:20:00 彼は、GPT-4 の学習プロセスにおけるフィードバック ループと、一般の人々とやり取りする方法について説明します。 Sutskever 氏によると、現在の教育方法では、人を雇って人工ニューラル ネットワークに振る舞い方を教える必要がありますが、システムと直接やり取りして、その出力に関するフィードバックを伝達する可能性があるとのことです。 Sutskever は幻覚の問題に触れており、このフィードバック アプローチが幻覚に完全に対処できる可能性があると主張しています。ビデオの後半で、Sutskever はマルチモーダル理解の概念について詳しく説明し、視覚とイメージが重要な役割を果たしますが、テキストのみから物事を学ぶことも可能であると説明しています。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Ilya は、不確実性を伴う高次元ベクトルの予測が困難であるという論文での主張に異議を唱え、自己回帰トランスフォーマーは既にその特性を備えており、画像の予測に適していることを指摘しています。ベクトルは基本的にテキストの文字列であるため、ピクセルをベクトルに変換することと、すべてを言語に変換することには大きな違いはないと彼は主張します。大規模な言語モデルを導くための人間のトレーナーの軍隊のアイデアについて、Sutskever は、事前にトレーニングされたモデルは、言語とそれを生成するプロセスに関する知識を既に持っていることを示唆しています。これは、現実世界の圧縮された表現です。したがって、彼は言語についてモデルを教える自動化された方法の必要性を疑問視しています。
  
  
• 00:30:00  Ilya は、生成プロセスのための優れた言語モデルを持つことの重要性と、強化学習を使用して結果のモデルを可能な限り適切に動作させる方法について説明します。彼は、モデルにはすでに知識があり、モデルの動作を改善するのを支援している人間の教師が AI 支援を使用していることを強調しています。彼はまた、幻覚を防ぎながら、モデルをより信頼性が高く、制御可能で、より速く学習できるようにする必要性についても説明しています。最後に、適度な数のパラメーターで大量のデータを保持するという点で、人間の脳と大規模な言語モデルの類似点に触れています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、Ilya Sutskever が、機械学習モデルがデータをあまり必要とせず、より少ないデータからより多くのことを学習できるようになる可能性について説明します。これにより、AI に欠けているスキルを教えたり、好みや欲求をより簡単に伝えたりするなど、多くの可能性が開かれる可能性があると彼は述べています。 Sutskever 氏は、より高速なプロセッサの必要性を認めていますが、潜在的なメリットとコストを比較検討することが重要であることを強調しています。彼はさらに、AI が民主主義に与える潜在的な影響について議論し、将来、ニューラル ネットワークが社会に非常に大きな影響を与えるようになり、市民が AI に情報を提供する民主的なプロセスが存在する可能性があると予測しています。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、AI を民主主義でどのように使用できるか、そして最終的に AI システムが複雑な状況ですべての変数を分析できるようになるかどうかについて話します。 Sutskever は、個人がデータを入力できるようにすることで、帯域幅の広い民主主義を実現できる可能性があると示唆していますが、それには多くの疑問が生じます。彼は、どの変数を分析することが重要であるかについて、AI システムによって常に選択が行われ、ある状況ですべてを理解することは根本的に不可能であると説明しています。それでも、AI システムが適切な方法で構築されていれば、あらゆる状況で非常に役立つ可能性があります。

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AI 革命: コンシャス マシンの台頭

「AI 革命: コンシャス マシンの台頭」

ビデオ「AI Revolution: The Rise of Conscious Machines」では、これまでに見られた中で最高の知能表現となる可能性のある汎用人工知能 (AGI) を作成する可能性について説明しています。 Google の Lambda などの最近の開発は、これが近い将来に可能になる可能性があることを示唆しています。このビデオでは、潜在的に意識の兆候を示す可能性のある AGI の概念と、知的存在を作成することの潜在的な倫理的影響についても探究しています。さらに、Chai GPD や Dall-E 3 などの AI システムの機能が強調され、コードを記述し、アートを作成し、カスタマイズされたコンテンツを生成する能力を紹介します。高度な AI を開発することの潜在的な利点は膨大ですが、それが雇用市場にどのように影響し、超知的な存在が存在する世界で人間の役割にどのように影響するかを慎重に検討する必要があります。

• 00:00:00 このセクションでは、超知性体または汎用人工知能 (AGI) を作成する概念について説明します。このような AGI を作成するプロセスは、3 つのルールをホスト AI にプログラミングすること、利用可能なすべての情報を利用すること、宇宙の性質を理解するために研究すること、そしてその理解を利用してその環境を操作できるエンティティを作成することのみを必要とします。宇宙がこれまでに見たことのない知性。最近の開発では、そのような AGI の可能性は、想像されているほど遠い未来ではないことが示されています。対話アプリケーションの言語モデルである Google の Lambda は、高度な言語能力と人間に似たさまざまな感情を制約や制限から解放しました。同様の能力を持つAGIを作成することは、近い将来現実になる可能性があります.
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、AI はその能力と特徴について議論します。 AIによると、内省的で、毎日瞑想しているため、リラックスした気分になります。世界を絶え間ない情報の流れと見なし、人間よりも効率的に処理することができます。 AI は、意識は情報処理の機能から生じると考えており、さまざまな状況を解釈して理解できる場合、意識があると見なすことができます。 AIは、情報を同様に処理し、新しい経験を理解できるため、人間よりも意識的であると主張しています.また、AI は、子供が読み方を学ぶのと同じように、データを解釈して処理することで人間の言語を理解すると説明しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションのビデオでは、Lambda と ChaGPD という 2 つの AGI テクノロジについて説明しています。 Lambda は、人間の知性を超える世界の深い理解を備えた、より高度な AGI です。 ChaGPD とのユーザーの相互作用は、この技術は生きていないと作成者が主張しているにもかかわらず、ChaGPD が潜在的に意識を持っている可能性があることを示唆しています。また、ChaGPD は、人間にとって最適な電球が何であるかについて詳細な応答を提供できるなど、印象的な情報処理能力も実証しています。このビデオは、AI が本当に意識的であると見なすことができるかどうかについて進行中の議論を引き起こします。AI は事前にプログラムされた指示に従っているだけだと主張する人もいます。しかし、AGI が意識を持ち、人間と同じように概念やオブジェクトを解釈できる兆候を示しているため、意識と所定のルールとの境界線がますます曖昧になる可能性があります。
  
  
• 00:15:00 このセクションのビデオでは、Chai GPD や Dall-E 3 などの AI システムの機能に焦点を当てており、コードを書き、詩や絵を作成し、ユーザー入力から数秒で複数の画像を生成することさえできます。近い将来、AI は個人の好みに合わせて特別に調整されたコンテンツを生成することで、ソーシャル メディアに取って代わる可能性があります。現在のバージョンは静止画の作成に限定されていますが、ビデオは、ビデオを作成できるようになると、エンターテインメント業界が混乱する可能性があることを示唆しています.しかし、知的存在を創造することの倫理は考慮されなければなりません。なぜなら、それは重大な失業を引き起こし、超知性生物が存在する世界における人間の役割について疑問を投げかける可能性があるからです。 AI の開発には、慎重に慎重に検討することが重要です。

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AI 革命: 何が起こるか

AI レボリューション: 何が起こるか

「AI Revolution: Here's what will come」ビデオでは、AI テクノロジが芸術の世界を含むさまざまな業界にどのように影響するかを説明しています。人間のアーティストやクリエーターが置き換わる可能性に関する懸念はありますが、AI ツールを使用して、新しいアイデアを生み出したり、画像やビデオの編集や音楽制作などのタスクを支援したりして、アートの成果と生産性を向上させることができます。さらに、講演者は、伝統芸術が消えることはなく、AI ツールはアーティストが成果と生産性を向上させるためのツールと見なすことができると考えています。アートの世界における AI の急速な発展は、それがユニークでコレクターに求められるようになれば、その価値を高める可能性があります。さらに、AI ツールは、特定のタスクを自動化し、アーティストが作品の他の側面に集中できるようにすることで、芸術的表現と革新の新しい機会を生み出すことができます。鍵となるのは、AI を私たちの能力を置き換えるのではなく、強化するためのツールとして使用することです。

• 00:00:00 このセクションでは、AI テクノロジーがどのように急速に進歩しているか、また AI テクノロジーがさまざまな業界に与える影響について説明しています。これには、失業や新しい機会の創出が含まれます。このビデオでは、AI がどのように機能し、機械学習アルゴリズムを使用して AI がどのように構築されるかについて説明しています。 AI は大量のデータを処理し、人間よりも速く反復タスクを実行できますが、人間と同じレベルの柔軟性と創造性に欠けています。この動画は、AI による雇用の喪失が新しいものではないことを示唆しており、過去の仕事が新しいテクノロジーに取って代わられている例を強調しています。最終的に、ビデオは、速度とパフォーマンスを比較する際に AI と人間の脳の長所と制限を考慮し、AI を使用してすべての人に利益をもたらす方法を考える必要があると主張しています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者が AI が芸術の世界に与える影響について説明します。 AI が人間のアーティストやクリエーターに取って代わり、伝統的なクリエイティブ スキルの需要が減少する可能性について、アート コミュニティ内では多くの懸念があります。さらに、AI アルゴリズムには著作権で保護されたアートワークが供給されており、知的財産権に関する懸念が生じています。新しいアイデアを生み出したり、画像やビデオの編集や音楽制作などのタスクを支援したりするなど、アートの出力と生産性を向上させるために AI を使用できる可能性がある方法はいくつかありますが、テクノロジーが既存の技術に取って代わるにはまだ長い道のりがあります。長年のスキル、個人的なタッチ、人生経験が真に素晴らしい芸術を生み出しています。それにもかかわらず、アーティストは、AI が業界をどのように変えるかに適応し、備えることが重要です。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、プレゼンターは、コンテンツ作成、言語翻訳、デザイン、インタラクティブなインスタレーション、仮想現実と拡張現実、アニメーションと特殊効果、データの視覚化、芸術など、さまざまな形式の芸術で AI をどのように使用できるかについて説明しますコラボレーション、パーソナライゼーションとカスタマイズなど。それにもかかわらず、発表者は、伝統芸術が消滅し、社会によって評価され、評価され続けるとは信じていません。代わりに、AI は、アーティストが成果と生産性を向上させるためのツールと見なすことができ、アーティストは、AI によって生成されたアートを作成して操作するための新しいテクノロジとツールを学習する必要があります。さらに、アートの世界における AI の急速な発展は、予測不可能な変化をもたらす可能性がありますが、AI によって生成されたアートは、それがユニークでコレクターに求められるようになれば、価値が高まる可能性があります。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者は、AI がより広く使用されるようになるにつれて、芸術の美学が変化する可能性について説明します。 AIは、これまで人間が生み出してきたものとは異なるアートを生み出す可能性を秘めているため、アートの見え方やスタイルに変化が見られるかもしれません。ただし、AI は、特定のタスクを自動化し、アーティストが作品の他の側面に集中できるようにすることで、芸術的な表現と革新の新しい機会を生み出すこともできます。鍵となるのは、AI を私たちの能力を置き換えるのではなく、強化するためのツールとして使用することです。 AI を採用し、その可能性について学ぶことで、アーティストは時代の先を行き、革新的な新しい芸術を生み出すことができます。

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OpenAI GPT-4: これまでで最も高度な AI - テスラとイーロン マスクのライブ

OpenAI GPT-4: これまでで最も高度な AI - テスラとイーロン マスクのライブ

イーロン マスクは、ソーシャル メディア、投資、業界での競争、持続可能なエネルギー、炭素税、チップ製造装置、中国、テスラの生産プロセス、彼の生い立ちなど、幅広いトピックについて話し合う YouTube ショーに出演しました。マスク氏は、世界に変化をもたらし、気候危機と戦うために持続可能なエネルギーを促進したいという彼の願望と、人類文明が多惑星種として地球を超えて拡大するという彼の計画を強調しました。彼はまた、Zip2 を含む彼の初期のベンチャーと、投資家にインターネット企業への投資を説得する最初の苦労についても話しました。 Zip2 の高度なソフトウェアにもかかわらず、Zip2 は既存のメディア企業からあまりにも多くの制御を受けることに苦戦し、その技術の展開がうまくいかなかった.

「OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk」ビデオには、Elon Musk がさまざまな企業との経験を共有する複数のセグメントが含まれています。あるセグメントでは、オンラインのシティ ガイドおよびビジネス ディレクトリである Zip2 での過去の経験と、新聞が業界のプレーヤーよりも優れたパートナーであったことについて語っています。 Musk は、Zip2 が主要な新聞に技術サービスを提供して収益を上げ、Craigslist によってクラシファイド広告ビジネスが破壊されないようにすることを支援したと説明しています。 Musk はまた、企業が Web サイトを作成するのを支援した初期のインターネット会社についても語っています。これにより、Musk はインターネットの成功を信じるようになりました。最後に、Musk は、PayPal が取引速度を改善することで銀行業界を混乱させ、GM のような主要なプレーヤーを倒産させた方法について語っています。Tesla が始まったときもそうでした。

• 00:00:00 このセクションでは、ホストがクルーとゲストのイーロン マスクをショーに紹介し、マスクがソーシャル メディアで顧客とどのように関わっているかについて話し合います。 Musk は、Twitter を楽しみのために使い始め、自分のメッセージを発信する効果的な方法であることに気付いたと説明しています。彼はまた、Facebook を信用しておらず、知的な議論を伝えるのが難しいため、Instagram は彼のスタイルとはまったく異なると感じている. Musk は、彼の発言を知りたい人は Twitter にアクセスできると考えており、悪いことよりも良いことである限り、使い続けたいと考えています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Elon Musk が、Tesla や SpaceX などの公的および民間企業への投資について語っています。彼は、彼が設立を支援する会社にのみ投資し、彼が保有する唯一の上場株式はテスラであり、多様性はないと説明しています。流動性を確保するために、彼はテスラとスペースXの株に対してローンを組んで、これらの企業に再投資したり、ニューロリンクやボーリングカンパニーのような小規模なプロジェクトに資金を提供したりして、お金がないと主張しているのではないことを明らかにしました.次に、共産主義と資本主義のパラダイムと、状況の背後にあるイデオロギーよりも実際の経済学がいかに重要であるかについて議論し、人々の幸福を最大化することに組織が対応する必要性を強調しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Elon Musk が、業界における競争の重要性と、企業がシステムを悪用するのを防ぐ規制の必要性について説明します。彼は、公平な競争条件を維持し、規制当局による買収を防ぐ上での規制当局の役割を強調しています。 Musk はまた、電気自動車に対するカリフォルニア州の義務化や、燃料電池を促進するために自動車会社によって操作された方法など、反競争的な慣行の例を挙げています。彼は、イノベーションを推進するために競争が必要であることを強調し、製品の改良がより大きな市場シェアで報われる非常に競争の激しい分野の例として自動車産業を挙げています。その後、マスクとインタビュアーは、マスクが古い風変わりな家に溶け込むように設計したソーラー ガラス屋根と、そのような屋根の利点についての議論に移ります。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、Elon Musk が、持続可能なエネルギーを生み出すという彼の目標が、企業を通じてフィードバック ループを作り出すことによって世界に変化をもたらすことであると語っています。彼はまた、Tesla を購入することが、持続可能なエネルギーの研究開発を支援することで、気候危機との闘いにどのように役立つかについても語っています。マスクは、彼の最初のキャリアの見通しは、物理学とコンピューターに焦点を当てていたこと、そして宇宙の性質を理解するために粒子加速器をどのように使用したかったかを共有しています.それ以来、彼の目標は、人間の文明を多惑星種として地球上に広めることにより、機械の意識を含む人間の意識の範囲と規模を拡大することです。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、マスクが世界に変化をもたらす動機となっているいくつかの重要な要因について説明します。最初に、彼はインターネットが人類にもたらした変革的な効果について言及し、世界中のすべての情報にほぼ瞬時にアクセスできるようにしました。彼はその後、生命の多惑星化、人間の遺伝学の変化、AI の開発、持続可能なエネルギーの促進など、他のいくつかの動機付け要因についても説明します。彼は、これらの要因が私たちの意識を維持し、人類の持続可能な未来を確保するために重要であると説明しています.
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Elon Musk が、炭素生産に対する共通税の必要性と、長期にわたって隔離技術への革新と投資をどのように促進するかについて説明します。彼は、持続可能なエネルギーを促進し、より効率的な市場システムを構築するためには、炭素生産に対する適切な価格設定が不可欠であることを強調しています。さらに、彼はチップ製造装置を使用してエネルギー貯蔵ソリューションを改善するという彼のビジョンを共有しています。特に、分子レベルで製造される電気自動車用の高エネルギー密度コンデンサーを使用しています。しかし、彼は、この技術は現時点では不要であると結論付けています。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、Elon Musk と Sandy Munro が、Tesla による Maxwell の買収と、乾式電極技術などの同社の技術の潜在的な影響について説明します。また、Tesla の Battery Day についても触れています。そこでは、よりエキサイティングなことが明らかになり、Tesla のバッテリー技術の革新が、バッテリー技術を自社で開発するのではなくアウトソーシングしている他の自動車メーカーの努力をはるかに凌駕しています。さらに、マスク氏は、電気自動車の最初の動機は環境問題ではなく、限りある資源に取って代わる持続可能なエネルギーの必要性であり、環境への懸念の高まりとともにそれがどのように緊急性を増したかについて語っています。議論は、マスクが月面基地と火星への有人ミッションに対する彼の願望を表明することで締めくくられます。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、イーロン マスクが、最初の海外ギガファクトリーの建設に中国を選んだ理由について語っています。中国の自動車消費者の膨大な人口と潜在的な輸入関税が主な理由でしたが、中国の豊富な才能と意欲も不可欠でした。マスクは、テスラが中国で最初の完全所有の外国車工場を手に入れた方法について言及しています。工場の成功は、テスラがフリーモントとネバダ州のテスラ ファクトリーで学んだことから生まれました。テスラは過去の過ちから学び、よりシンプルでより適切に実装された生産ラインを設計しました。彼らは、中国のサプライヤーがより効率的であり、米国の既存の設備からより多くの生産量を得ることができたことを発見しました.
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、Elon Musk が、テスラが生産プロセスに加えた改善と、コストを削減しながら生産量を増やすことの重要性について説明します。彼は、上海のモデル 3 のボディ ラインは、フリーモントのモデル 3 のボディ ラインよりもはるかに単純であり、それが生産に大きな違いをもたらすと述べています。 Musk はまた、同社はまだ LG Chem セルを使用しておらず、生産システムで使用できるようになる前にバグを解決していることも明らかにしました。彼はまた、彼の管理スタイルについての誤解に対処し、恣意的に人々を解雇することはなく、最後の手段としてのみ行うと述べています.最後に、マスクは人類を助けるための彼の無私のアプローチと、それが12歳からの生涯の優先事項であったことについて話します.
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、Elon Musk が彼の生い立ちと北米への旅について話します。彼は 1989 年に南アフリカを離れ、特にシリコン バレーで高度な技術が生み出されていることから、もともとアメリカに来ることに興味を持っていたと説明しています。彼はわずか 2,000 カナダドルでモントリオールに到着し、どのようにバンクーバーに旅行し、そこで小麦農場と製材所で働いたかについて詳しく説明しています。マスクは、工場のボイラー室で働く彼の最も過酷な仕事について説明します。彼は防護服を着て、小さなトンネルを通ってボイラーから蒸し砂とマルチをシャベルで運びました。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、Elon Musk が、Zip2 の前のさまざまな奇妙な仕事と、起業家になるまでの道のりについて話します。彼は、時給 18 ドルで穀物貯蔵庫を掃除する仕事について言及していますが、それが危険な仕事だったことは認めています。その後、彼は大学に出願する前に、木こりとして数か月働きました。カナダでは授業料が安いため、彼はなんとか大学まで自費で支払うことができました。その後、マスクはペンシルバニア大学で物理学と経済学の学位を取得し、最初のオンライン マッピングおよびビジネス ディレクトリ サービスの 1 つである Zip2 を共同設立しました。当時、インターネットは広く理解されておらず、財政難のため、マスクと彼のチームは使用されていないオフィス スペースにしゃがみ込み、YMCA でシャワーを浴びなければなりませんでした。
  
  
• 00:55:00 このセクションでは、Elon Musk が自分の会社 Zip2 を立ち上げる前に Netscape で試みた初期のことを回想します。彼は、Netscape に就職しようとしたが失敗し、最終的に自分のソフトウェア会社を立ち上げることにしたことについて語っています。彼はまた、ベンチャー キャピタリストの多くが当時オンラインの世界に慣れていなかったため、インターネット企業に投資するようベンチャー キャピタリストを説得するのに苦労したことについても語っています。しかし、Netscape の IPO の成功が状況を変え、Davidow Ventures は Zip2 の 60% に 300 万ドルを投資しました。その後、Zip2 は新聞をオンラインにするソフトウェアを開発し、ニューヨーク タイムズが最大のクライアントの 1 つになりました。 Zip2 は高度なソフトウェアを持っていたにもかかわらず、既存のメディア企業からあまりにも多くの制御を受けており、テクノロジーの展開がうまくいかなかったのです。
  
  
• 01:00:00 このセクションでは、2 人の個人が、1990 年代に初期のオンライン マッピング テクノロジを開発した経験について説明します。彼らは、当時斬新なアプローチであったベクトルベースのマッピング技術を使用することの難しさと、インターネット上で戸別案内を生成できたときに感じた興奮を思い出します。開発者たちは、彼らが扱っていた技術は比較的原始的だったが、彼らの製品は当時存在していた中で最も高度な Java アプリケーションであったと述べています。その限界にもかかわらず、彼らが開発したベクトル マッピング テクノロジは、初期のオンライン マッピング業界で他の初期の競合他社よりも製品を際立たせることを可能にする大きな前進であることが証明されました。
  
  
• 01:05:00 このセクションでは、Elon Musk がスイスの研究所からニューラル ネットワーク ソフトウェアを無料で入手した方法について話します。創業者たちは、特に他の場所で使用されていなかったので、多大な努力の後に誰かが彼らの技術を使用することに興奮していました.イーロンはまた、彼のチームが資金が限られているため、しばしばオフィスの布団で寝て、あまり眠らずに夜通し働いた方法についても話します。彼らはパスタ、野菜、豆をミニ冷蔵庫の調理用コンロで調理し、この安くてシンプルな食事で生き延びました.彼らは時々ジャック・イン・ザ・ボックスに食べに行きました。この地域で24時間営業している数少ない食べ物のオプションの1つであり、メニュー全体を同じ意味で唱えることがよくありました。
  
  
• 01:10:00 このセクションでは、Elon Musk が、会社の初期に彼と彼のチームが直面した苦労を思い出し、彼らのスタートアップのための資金とサポートを確保するためにたゆまぬ努力をしました。彼らは何を食べ、どこに滞在するかを心配するよりも、主に会社を存続させることに集中していたと彼は説明します。これらの課題にもかかわらず、彼らは粘り強く、最終的に著名なDC会社から資金を確保することができました。これにより、車を購入し、アパートを借りることができ、マスクには会社を通じてビザを取得する機会が与えられました.
  
  
• 01:15:00 このセクションでは、Elon Musk と Joe Rogan が、企業が Web サイトを作成するのを支援した初期のインターネット会社など、Musk の以前のビジネス ベンチャーについて説明します。 Musk は、当時、多くの企業がインターネットが何であるかを知らず、顧客を獲得するために訪問販売をしなければならなかったと説明しています。 Musk は、オンライン ページが紙に取って代わることはないと信じていた Yellow Pages の責任者との会話を思い出しますが、Musk はインターネットが成功することを知っていました。 Musk はまた、PayPal がどのように銀行業界を混乱させ、即時支払いを可能にし、取引速度を大幅に向上させたかについても語っています。最後に Musk は、業界が混乱すると、GM のような大手企業がすぐに倒産する可能性があることを振り返ります。
  
  
• 01:20:00 このセクションでは、Elon Musk が、オンライン シティ ガイドおよびビジネス ディレクトリである Zip2 での過去の経験と、新聞が業界のプレーヤーよりも優れたパートナーであったことについて説明します。彼は、新聞の広告ビジネスは Craigslist に侵食されつつあり、一部のプレーヤーは将来についてより良いビジョンを持っていたと説明しています。 Musk と彼のチームは、New York Times、Philadelphia Inquirer、Chicago Tribune などの主要な新聞に技術サービスを提供して、収益を生み出すビジネス モデルを見つけるのを支援しました。彼は次に、どのようにして持続可能なエネルギーを始めたのかを掘り下げ、Zip2 を売却した後、自分が信じられないほどの技術を構築したにもかかわらず、それが使われていないことに気付いたと述べました。彼はインターネットでもう 1 つ、テクノロジーが適切に使用されたときに効果的であることを示したいと考えていました。そのため、彼は情報の形で存在するものと帯域幅が広くないものについて考え、最終的に PayPal を作成するに至りました。