AI×VRを活用することによって

IoT技術がどんどん発展している

ロボットとパートナーになり
·マッチ箱は反省し、勉強するさて、反省して勉強させるためには、各マッチ棒を減らしたり、増やしたりするペナルティーを与えます。
く考えてみると、マッチ箱NNの間違いのタイプは、次の2つしかありませんね。
ただし、判断が正しかった場合は、ペナルティーは与えません。
よ◆間違いタイプ1:正しい買い方だったのに、NGと判断してしまった。
◆間違いタイプ2:間違った買い方だったのに.OKと判断してしまった。

人工知能の高度化によって
タイプ1の間違い「正しい買い方だったのに、NGと判断してしまった」とは、マッチ箱Aが本来なら興奮してはいけないのに、興奮してしまったということですね。そして、マッチ箱Aが(間違って)興奮してしまったということは、セルB~D君から送られたマッチ棒がマッチ箱Aの中にあるマッチ棒の数より多かったということでした。これは、送られたマッチ棒の数が多すぎたか、マッチ箱Aの中のマッチ棒が少なすぎたか、いずれかが原因です。

AI知能の前に仕事の質を高めるため

整理すると間違いタイプ1「正しい買い方だったのに、NGと判断してしまった」
原因は、マッチ箱B~Dのマッチ棒が多すぎたか、マッチ箱Aの中のマッチ棒が少なすぎたためだということです同様に、といえます間違いタイプ2「間違った買い方だったのに、OKと判断してしまった」
原因は、マッチ箱B~Dのマッチ棒が少なすぎたか、マッチ箱Aの中のマッチ棒が多すぎたためこの反省をもとに、つまり多すぎたマッチ棒を減らす、少なすぎたなら増やすという処方を取ります。

Watsonを使いフィクションの中で描かれることが多かったディープラーニングが脳の視覚処理プロセスを応用した◆間違いタイプ1の間違いをしてしまったら、◆間違いタイプ2の間違いをしてしまったら、マッチ箱B~Dのマッチ棒を1本減らし、マッチ箱B~Dのマッチ棒を1本増やし、マッチ箱Aのマッチ棒を1本増やす。
マッチ箱Aのマッチ棒を1本減らす。
というマッチ棒の調整を行います。
非常に簡単ですね。
ただ、マッチ箱B~Dについては、一つだけルールが加わります。
注意してください。
◆特別ルール:マッチ箱B~Dが興奮していなかった場合、増やしたりするペナルティーは免除される。

ディープラーニングです

つまり、担当のお菓子を買わない場合は、たとえ、そのとき、マッチ箱Aが間違いをしても、マッチ棒を減らされたり、例えば、こういうことです。
お菓子1=買わない、お菓子2-買う、お菓子3=買うという買い方は、マッチ箱AはNG!
間違いタイプ1ですから、マッチ箱Bは興奮していませ実際はOKなのに、だと間違いの判断をしました。
しかし、これは、つまり、お菓子1は買わない、送り出す側のマッチ棒を1本減らし、マッチ箱Aのマッチ棒を1本増やすというペナルティーが与えられます。
んから、彼だけはルールによってペナルティーを免除されるということです。
その結果、この場合は◆マッチ箱B:◆マッチ箱c:◆マッチ箱D:◆マッチ箱Aとなるわけです。
ペナルティーを免除マッチ棒を1本減らすマッチ棒を1本減らすマッチ棒を1本増やす:これが基本的な修正方法になります。

人工知能の進化の道筋も一つではないだろう

繰り返し教えてあげるこうして、それぞれの買い方に対して、それに対する判断が正しいか間違っているかを判断して、間違っている場合には、その間違いのタイプに応じて、マッチ箱の中のマッチ棒を増減させますマッチ箱は1回に一つの買い方についてしか反省と修正ができません。
ですから、5つの例題について勉強させる場合には、一つ目の例題を判断させる→正しい判断だったかど修正していきます。
これが1サイクルとなります。
て判断させ、しかし、全部の場合について、模範解答通りに答えられるまで、このサイクルを何回も繰り返します。

      ロボットによる代替が進む可能性があります
      人工知能はたったそれだけですほらきっと
      ディープラーニングで自己学習して


ディープラーニングが脳の視覚処理プロセスを応用した ディープラーニングにより ディープラーニングにより