なめらかな計算では、判断は表現できない ──AIと不連続性の問題
昨日は、
なぜAIプロジェクトがPoCで終わり、
現場に定着しないのかを書いた。
今日はその理由を、
AIが「何をしている存在なのか」
という技術的な前提から考えたい。
最近のAI活用を見ていると、ある前提が静かに忘れ去...
ICT技術:ICT Technology
AIプロジェクトは、作る前に「死ぬ」
――今だから言える、AI事前死亡診断の話
AIプロジェクトの相談を受ける中で、ここ数年、同じ光景を何度も見てきました。
PoCは作れた
デモも動いた
でも、現場では使われない
数...
ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ソフトマックス関数の概要
ソフトマックス関数（Softmax function）は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
Word Sense Disambiguationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Word Sense Disambiguationの概要
Word Sense Disambiguation（WSD）は、自然言語処理（NLP）の分野で重要な課題の一つで、この技術の目的は、文中の単語が複数の意味...
MobileNetについて
MobileNetについて
MobileNetは、コンピュータビジョン分野で広く使用されているディープラーニングモデルの一つであり、Googleが開発したモバイルデバイス向けに最適化された軽量で高効率な"CNNの概要...
方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
方策勾配法について
方策勾配法（Policy Gradient Methods）は、強化学習の一種で、特に方策（ポリシー）の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
翻訳モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
機械学習における翻訳モデルについて
機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは...
SqueezeNetについて
SqueezeNetについて
SqueezeNet（スクイーズネット）は、軽量でコンパクトなディープラーニングモデルの一つで、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワー...
人工知能技術を用いて感情を検出する方法について
人工知能技術を用いて感情を検出する方法について
感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法はいくつかある。以下に、主な手法として知られているものをいくつか紹介する。
1. 自然言語処理（NLP）:...