AI関連メモ(参考動画)

※参考になった動画のメモです

うまく理解できないものを動画で何とか覚えようと思ってみています。

■ウマたんさん

絵がかわいくて見るのが楽しい

今日は主にロジスティック回帰とベイズ統計学の動画を観ました。

【9分で分かる】ロジスティック回帰分析を分かりやすく解説！

【9分で分かる】ベイズ統計学の入門基礎を解説！

サイトのほうも勉強の参考になりそうな感じ

スタビジとは｜スタビジ

AI関連メモ(教師あり学習と教師なし学習)

個人的に勉強した内容をまとめたメモです

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教師あり学習に分類される機械学習のアルゴリズム

・ロジスティック回帰　→分類問題

・ベータ回帰　→分類問題

・サポートベクターマシン(SVM)　→分類・回帰問題

・ランダムフォレスト　→分類・回帰問題

・勾配ブースティング

・ニューラルネットワーク

教師なし学習に分類される機械学習のアルゴリズム

・階層的クラスタリング　→クラスタリング？

・主成分分析　→次元削減

・オートエンコーダー　→次元削減

・k-means法　→クラスタリング

AI関連メモ(定義と歴史)

AI関連の内容のメモ

※個人的に勉強したことのまとめです。

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人口知能の定義

汎用型AI

　人間と同じようにふるまえるAI　強いAI

特化型AI

　ある特定の領域で知的にふるまえるAI、１つのタスクのみに特化している　弱いAI

★強いAI、弱いAI

　アメリカの哲学者ジョン・サールよって論文に提示された区分。

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ダートマス会議

1956年に、アメリカダートマス大学で行われた研究発表会

ジョン・マッカーシー(主催者)が人口知能という言葉を初めて公に用いたとされる。

ダートマス会議の出席者は

　マービン・ミンスキー

　クロード・シャノン

　ハーバード・サイモン

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人口知能研究のブーム

・第1次AIブーム（推論・探索の時代）1950年代後半-1960年代

ブームの要因：コンピューターによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったこと

ブーム収束の要因：トイ・プロブレムは解けても、複雑な問題は解けないことが明らかになったこと

・第2次AIブーム (知識の時代) 1980年代

エキスパートシステムがつくられる

日本では「第５世代コンピューター」という大型プロジェクトが政府によって推進された

・第３次AIブーム(機械学習・特徴表現学習の時代) 2010年-

機械学習が実用化される

ディープラーニング(深層学習)が登場

大晦日だからFedora27をインストールしてみる

初めまして。PH7です。

本日は大晦日ですが、せっかくなのでFedora27をインストールしてみました。

■初期画面

Install Fedora 27を選択

■言語選択画面

言語選択の画面がでるので、日本語を選択

■インストール概要画面

各設定をクリックして設定

ソフトウェアの選択画面では、Fedora Server Editionを選択

※下調べが足りず、アドオンが沢山あるのですが詳細がわからず。

　後ほど調べようと思う

■インストール画面

その他の設定は変更せず、インストールスタート

■ユーザ作成画面

インストールを完了させる前に、ユーザ作成・rootパスワードを設定

 ■インストール完了

インストールが完了したら、リブート

■コメント

fedora 27は、RHEL7.x(もしくはcentos7)のインストール画面にとても似ているが、(それは当然かもしれないけど)ソフトウェアの選択画面で選択できるベース環境・アドオンが異なるので要勉強である。