機械学習は目標とするモデルがある場合とモデルが無く最適化を目指すものがあります。前者を「教師あり学習」と言い、後者を「教師なし学習」と呼びます。
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機械学習とは「 機械が自ら学ぶ」事が出来るように考え出された技術で、「教師あり」とは入力と出力を事前に与えられ、いくつもの画像を見て相関性を学習するものです。
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なお出力が不明な場合は「教師なし学習」と言い、例えば水をコップに汲む作業の場合、AIに試行錯誤させ、満杯にくめたら100点、半分なら50点と各々に点数をつける、AIは膨大な試行錯誤が可能だから、その結果100点を出す方法を学習するものです。
教師ありの例は画像認証や税金計算、教師なしでは翻訳、自動運転等がある。
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人工知能に関連するもの、
①入力から出力へのプロセスは「センサー」➡︎「データ」 ➡︎「計算」➡︎「出力」➡︎「ロボット等への伸縮、回転」
の順に進む。
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②人工知能の発達段階は、
レベル1(制御):お掃除ロボ、
レベル2(推論):医療診断、
レベル3(機械学習):グーグル検索エンジン、
レベル4(デイーブランニング):言語分析等の発達段階がみられる。
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③特化型から汎用化へ:自動運転、画像認識、音声認識等は現在は特別の条件で行う特化型で効果が出ているが、人間が判断するように特に条件を付けなくても実行出来る汎用型へと進化中です。
人工知能と法律ー３５