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NekoAllergy's AI
Япония
Добавлен 19 янв 2019
My name is NekoAllergy.
I will illustrate how to create artificial intelligence and the basics of machine learning in an easy-to-understand way for beginners.
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【完全図解】人工知能の歴史 Part4(各ブームの振り返りと冬の時代)【初心者向け】
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【目次】
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【Zenn】
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【デザインファイル】
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【動画構成】
NekoAllergy
【動画モーション制作】
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【Contact】
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【Music】
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【Illustration】
Illustration by storyset by Freepik
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イメージを掴むことを目的としているため、実際の動きとは異なる点があります。
ご了承ください。問題点、改善点がございましたら、コメントお願いします。
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【完全図解】人工知能の歴史 Part3(機械学習と特徴表現学習の時代)【初心者向け】
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【完全図解】人工知能の歴史 Part2(知識の時代)【初心者向け】
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【完全図解】人工知能の歴史 Part1(推論・探索の時代)【初心者向け】
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【完全図解】人工知能って何?Part2(AIの種類)【初心者向け】
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【完全図解】人工知能って何?Part1(AIの定義)【初心者向け】
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【統計学】Part06 「度数分布表」【統計検定 4級】
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【統計学】Part05 「いろいろなグラフ」【統計検定 4級】
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【完全図解】Part03 「活性化関数の重要ポイント」【ネコでも分かる機械学習】
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【完全図解】Part02 「活性化関数の種類5つ」【ネコでも分かる機械学習】
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【完全図解】Part01 「活性化関数って?」【ネコでも分かる機械学習】
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【完全図解】Part03 「Dockerを使って開発するメリット3つ」【ネコでも分かるDocker入門】
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分かりやすすぎてびっくりしました。
今更ですがとてもわかりやすいチャネルを発見してしまいましたと。 制作ありがとうございます。
わかりやす〜い🎉😊
次があるの?すごくわかりやすい
めちゃくちゃわかりやすいです!!
各ニューロンのバイアスの値はどのようにして決まるのですか?
無作為抽出では「多すぎてもダメ」なんですね・・・。
とても分かりやすいです。ありがとうございます!😊
とても嬉しいです…! こちらこそありがとうございます!
質問です! DeepLearningに関係する微分、線形代数、確率・統計のみを学べるオススメ書籍はありますか? 以前、紹介されていた「ゼロから作るdeep learningシリーズ」になりますでしょうか?
ピンポイントでお勧めできる書籍は思いつかずでして、、 ゼロつくは数学基礎よりもディープラーニング基礎なので、別の書籍の方が良いと思います。 また、RUclipsやUdemyでも分かりやすい講座があるので、動画での勉強もお勧めします!
分かりやすい!
ありがとうございます!
一昔前はとにかくビッグデータがないとなにもできないから中国とGAFA意外に勝ち目が無いと騒がれていたのが懐かしいですね。transformerの普遍性と少量のファインチューニングデータでの高利率の良さとモデルの普遍性、そしてマージで組み合わせたり足しあわせてもしっかり動くrobustさ、transformerは本当に全く異次元なんだなと思います。数年前までの近過去の歴史を見るとあまとのここ数年の流れの早さとtransformerの強さに驚きますね。
コメントありがとうございます! 近い将来、データ重要派とモデル重要派の攻防に決着はつくのでしょうか… 今後がますます楽しみです!
めっちゃわかりやすいです。 次回リリースを楽しみにしてます!
ありがとうございます!😭
分かり易い動画で大変勉強になります。ありがとうございます。一点基本的な質問で恐縮です。アルゴリズムは数式ですので、例えばロジスティック回帰式をエクセルで入力して、1万件程度のデータを用いて結果を返すこともできると思います。特徴量は人間が特定するという前提ですので、機械学習でロジスティック回帰を実施してモデルを作るのと変わらない気がします。 ①上記認識は合っていますでしょうか? ②合っている場合、機械学習の利点は何でしょうか?人間が時間をかけてトライ&エラーを繰り返してエクセルを更新するのと、自動で大量のデータを扱えるという事の違いなのでしょうか?
コメントありがとうございます! ①概ね合っていると思います。 Excelでも機械学習でも数学的な処理は同じだからです。しかし、Excelのような手動ツールには限界があります。たとえばExcelは、大規模データセットを扱う場合に精度が低下することが知られてきます。 ②機械学習を使用するメリットはたくさんあります。 更新が簡単な点であったり、学習/評価の再現が可能な点、複雑な前処理やクロスバリデーションといった高度な分析が可能である点が大きな違いだと考えています。 回答になっていれば幸いです👀
ありがとうございます。理解が深まりました。引き続き、勉強させて頂きます!
Keirasってディープラーニングの主流ですか?
この動画から順番に学ばせて頂きます。とても分かりやすいです
ありがとうございます!嬉しいです🐱
とても分かり易いです!
ありがとうございます…!😭
good lesson !!
Thanks!
わかりやすい!
とても嬉しいです…ありがとうございます!!
めっちゃわかりやすい
ありがとうございます…!
視覚的で大変わかりやすかったです。
コメントありがとうございます!とても嬉しいです🐱
デザインセンスいいし、 シンプルでわかりやすい。
ありがとうございます!その言葉が1番嬉しいです…!😭 今後もご視聴いただけると幸いです🐱
めっちゃ分かりやすいです!!
ありがとうございます!🐱
めっちゃくちゃわかりやすいです。本だけだとわからなくて困ってましたが、本当に助かりました。ありがとうございます!
こちらこそご視聴ありがとうございます…!今後も見ていただけると嬉しいです🐱
とてもわかりやすくて面白かったです。黒川伊保子さんの本から来ました。
ありがとうございます! なんと!知らなかったです。本もチェックしてみます☺️
ご視聴ありがとうございます! 続きはこちらから!↓ 【図解】ネコでも分かる活性化関数 ruclips.net/p/PLWctq1yG9q9HoSy-ng-b8PIOO9KppQPTJ
ご視聴ありがとうございます! 続きはこちらから!↓ 【図解】ネコでも分かる活性化関数 ruclips.net/p/PLWctq1yG9q9HoSy-ng-b8PIOO9KppQPTJ
大学のただ朗読するだけの講義の千倍はわかりやすく有意義な内容でした。 めっちゃ助かりました、ありがとうございます!
とっても嬉しいです… 励みになります!ありがとうございます😭
とてもわかりやすい動画をご提供頂き有難う御座います。 Pert3を心待ちにしております。
コメントありがとうございます! part3 もう少しお待ちください🙇♂️
すごく見やすい動画ですね どんなソフトを使用されて作成されているのですか
コメントありがとうございます! デザインはFigma、動きはAfter effectsを使って作成してます!
めっちゃ分かりやすかった!
ありがとうございます!要望などあればまたコメントおねがいします🤲
このシリーズとニューラルネットワークの動画視聴させてもらいました!本当に分かりやすいです!図解が多く編集も大変かと思いますが応援してます!
コメントありがとうございます!とっても嬉しいです🙇♂️ これからも応援よろしくお願いします🤲
大変理解しやすい動画をいつもありがとうございます。凄く初歩的なご質問があります。 同じことをC#でもできるのでしょうか?その場合、PythonとC#、どちらで作る方がメリットがあるのでしょうか?
コメントありがとうございます! C#に限らず、どのプログラミング言語でも同じような動作は実現できます。 ただし、技術記事の多さや、世の中の大きな流れを踏まえると、Pythonを使うのが最もハズレが無い良い選択だと思います🤔
めっちゃ分かりやすいです! CNNでの画像分類も見てみたいです。
ありがとうございます…!😭 CNNでの解説も準備中なので、気長にお待ちください🙇♂️
NekoAllergyさんの編集はとても直感的でわかりやすく気に入ってます!今後pytorchなどのpythonライブラリー動画を出す予定はありますか?
コメントありがとうございます!とっても嬉しいです😭 pytorchは経験が無いので未定ですが、余裕があれば色々なライブラリの使い方も図解していこうと考えています🙇♂️
@@nekoallergy22 私はpythonをたまにしか使わないので、NekoAllergyさんの図解説動画があればライブラリーの使い方や仕組みの復習ができ、とてもありがたいです!NekoAllergyさんが気が向いた時に、無理せず動画を作っていただけると嬉しいです!
AIに関して全く無知の状態で何かないかなと探していたところ、Webサイトの方の解説を見つけ、学ばせていただきました。まじで最高の解説でとっっっても助かりました。ありがとうございます!
お役に立てたようで何よりです…!今後もよろしくお願いします🙇♂️
すごく分かりやすかったです。勉強になりました、ありがとうございます。
ありがとうございます…!
続きはこちらから! ↓ ruclips.net/p/PLWctq1yG9q9Ge4hKo4jx5U6YpyGJHcphi
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わかりやすい説明をありがとうございます。質問なのですが今回の動画で出力層が10までありますが、例えば出力結果が1から8までが0%で9 が50%,10が50%の場合、どういう判断をしますか?
コメントありがとうございます! 単純な多クラス分類問題の場合、結果の上位3つ等を表示するのが一般的です。その結果をみて、人間が判断していくようになります。 もし1位だけを出力するシステムにおいて、1位と2位のクラスが同じ確率になってしまった場合は、どちらかがランダムで選ばれて出力される事が多いです。
機械学習・ニューラルネットとか、 めっちゃわかりやすくて感動したので応援してます!!
コメントありがとうございます!今後の動画でも応援いただけるとめっちゃ嬉しいです🐈
有用な動画の提供ありがとうございます。 G検定を受験予定ですが、色々資格を取得する中で、一番頭に入ってこない試験で困っていました。 このサイトのAI関連動画は、ほぼすべて視聴させていただき、いままで理解できなかった部分がリアルに 理解できるようになっています。今後も動画のUP期待しております。
とっても嬉しいコメントありがとうございます!今後も応援いただけるとモチベアップに繋がります🐈 G検定がんばってください!
個人的にこのチャンネルを応援してます!
コメントありがとうございます!今後も頑張りますので応援よろしくお願いします!
Part1と引き続き見てみましたが、人の声でない分、必要な情報のみ内容が入ってくるためとてもわかりやすいです! なんで伸びないんだ…
コメントありがとうございます。とっても嬉しいです…!これからもバランス見ながら、分かりやすい動画作りを心がけます🙇♂️
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