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深層学習分野のトップランナーの講義を高校生の時に聴けるのは経験として大きすぎる。
【2:02機械学習とは】10:52おれの次に頭のいい奴【23:24最新の機械学習】【43:36深層学習の脆さ】【44:48📺機械学習（データから帰納）👦人間（論理による演繹）】46:01生物は効率がよい
とても分かりやすかったです。鈴木先生ありがとうございました！
面白かったー学生の頃にこういう話を聞いてたらなぁ…
流石やな、めっちゃ分かりやすいわ
【2:02機械学習とは】4:40人工知能10:52おれの次に頭のいい奴【23:24最新の機械学習】【43:36深層学習の脆さ】【44:48機械学習主体の方法・データからの帰納🆚人間の「知能」・論理による演繹】↔️データ駆動🆚概念駆動↔️ボトムアップ🆚トップダウン↔️ベーコン🆚デカルト↔️イギリス経験論🆚大陸合理論45:13機械は演繹が苦手46:01生物は効率がよい47:00生物と機械
これから学ぶ高校生向けという事で、少し踏み込んだ内容もあり面白かったです。
難しいところもあるけど、全体的にめちゃくちゃ分かりやすい！！
自分が高校生の時は100%理解できなかっただろうな（知能が足らなさ過ぎて）今はその分野に身を置いているからわかりやすいと感じるけど
34:33 確率の実験の箇所ですが、５回と１０回を比べるのはではなく、６回と１０回とかの方がいいと思います。偶数回の平均が０.５になることはあっても、奇数回の平均が０.５になることはけしてないので。
31:11 先生きのこ w
２００年３００年先はどうなってるんだろう？人間より人工知能が活躍してるよねきっと(;´∀｀)
es verdad
親の顔より見た分布
昨日をみて本日換わる、、明日への未来 。。。本日は昨日の再現なり。、。機械学習と街都市環境とインフラネットワーク 理論型では。。理論に学ぶ 街都市環境工学 機械学習に学ぶ。。です。。ありがとうございました。
選挙のところが意味わからない。間違い？`候補者Aの票が実際は過半数を割ってるのに、600以上の票が得られる確率は10^-10以下` ？？？？普通に次の千人開票したらまたAが600とるんじゃないの？？
（十万人のうち5万人未満しかAに入れていない）←［仮定］かつ（抽出された千人のうち600人がAに投票している）←［事実］である確率が現実的に起こりえないくらい小さい、と言っています。つまり仮定の余事象が起こることがほぼ確実だということですね。このような現実的に起こりえない確率と範囲を考えることは、統計力学などにおいても数学と現実を繋ぐ重要な概念となります。
高校生正規分布も未学習だもんなぁ。
コインの音うるさくて草
まったくわからん
機会学習って 色々な捉え方がありそうですが、、人工環境に活かせるといいと考え舞す。。亜熱帯地域は反対用語がありません。。ので。。冷えを造れる環境を。。熱い行為がすすんでしまう。。こちらも雪は富士山と北海道しか ないんじゃないですか。。ですので、、冷えを造る環境って大変正しい意見を思います。。重いを尊重ありますが、、環境に尊重あらば、、殺人もない。。平衡力学と一つの解は静止つまり平均という解。。を思いまして。。平衡力学の解 の ひとつ の解 平均。。では。。ので。。平衡力学で環境と生活空間を考え治せないですかね。。リッチって御金をはたいて、、消滅ではなく、、叩いた分の、リッチを保存を出来て居ること。。って。思う。。次第。。ので。。です。。ので。。人工環境は人工衛星から学ぶ、、知恵に、、機会学習から学ぶ知恵に、、願います。。次第。。街都市空間 人工知能よりも 人工衛星の熱機関の利活用と街都市ネットワーク。。では。。ので。。です。。段々と危険と安全が読めなくなってくると、侵入する危険がテロを支持している。。では。。ので。。怖いことばかりです 災害の予防。。では。。ので。。まとめてお願い致します。。SUGI 篤 青柳氏家
atsushi sugisaki 平沢進
機械学習
![Will the DNA Decryption Technology Change the World? [JP]](http://i.ytimg.com/vi/zVA3OxP37tA/mqdefault.jpg)
![Will the DNA Decryption Technology Change the World? [JP]](/img/tr.png)
![Plato’s Questions [JP]](http://i.ytimg.com/vi/EDTVjohARj0/mqdefault.jpg)
深層学習分野のトップランナーの講義を高校生の時に聴けるのは経験として大きすぎる。
【2:02機械学習とは】10:52おれの次に頭のいい奴【23:24最新の機械学習】【43:36深層学習の脆さ】
【44:48📺機械学習（データから帰納）👦人間（論理による演繹）】46:01生物は効率がよい
とても分かりやすかったです。鈴木先生ありがとうございました！
面白かったー
学生の頃にこういう話を聞いてたらなぁ…
流石やな、めっちゃ分かりやすいわ
【2:02機械学習とは】
4:40人工知能
10:52おれの次に頭のいい奴
【23:24最新の機械学習】
【43:36深層学習の脆さ】
【44:48機械学習主体の方法・データからの帰納🆚人間の「知能」・論理による演繹】
↔️データ駆動🆚概念駆動
↔️ボトムアップ🆚トップダウン
↔️ベーコン🆚デカルト
↔️イギリス経験論🆚大陸合理論
45:13機械は演繹が苦手
46:01生物は効率がよい
47:00生物と機械
これから学ぶ高校生向けという事で、少し踏み込んだ内容もあり面白かったです。
難しいところもあるけど、全体的にめちゃくちゃ分かりやすい！！
自分が高校生の時は100%理解できなかっただろうな（知能が足らなさ過ぎて）
今はその分野に身を置いているからわかりやすいと感じるけど
34:33 確率の実験の箇所ですが、５回と１０回を比べるのはではなく、６回と１０回とかの方がいいと思います。偶数回の平均が０.５になることはあっても、奇数回の平均が０.５になることはけしてないので。
31:11 先生きのこ w
２００年３００年先はどうなってるんだろう？人間より人工知能が活躍してるよねきっと(;´∀｀)
es verdad
親の顔より見た分布
昨日をみて本日換わる、、明日への未来 。。。本日は昨日の再現なり。、。機械学習と街都市環境とインフラネットワーク 理論型
では。。理論に学ぶ 街都市環境工学 機械学習に学ぶ。。です。。ありがとうございました。
選挙のところが意味わからない。間違い？
`候補者Aの票が実際は過半数を割ってるのに、
600以上の票が得られる確率は10^-10以下` ？？？？
普通に次の千人開票したらまたAが600とるんじゃないの？？
（十万人のうち5万人未満しかAに入れていない）←［仮定］かつ（抽出された千人のうち600人がAに投票している）←［事実］である確率が現実的に起こりえないくらい小さい、と言っています。つまり仮定の余事象が起こることがほぼ確実だということですね。このような現実的に起こりえない確率と範囲を考えることは、統計力学などにおいても数学と現実を繋ぐ重要な概念となります。
高校生正規分布も未学習だもんなぁ。
コインの音うるさくて草
まったくわからん
機会学習って 色々な捉え方がありそうですが、、人工環境に活かせるといいと考え舞す。。亜熱帯地域は反対用語がありません。。ので。。冷えを造れる環境を。。熱い行為がすすんでしまう。。こちらも雪は富士山と北海道しか ないんじゃないですか。。
ですので、、冷えを造る環境って大変正しい意見を思います。。重いを尊重ありますが、、環境に尊重あらば、、殺人もない。。
平衡力学と一つの解は静止つまり平均という解。。を思いまして。。平衡力学の解 の ひとつ の解 平均。。では。。
ので。。平衡力学で環境と生活空間を考え治せないですかね。。リッチって御金をはたいて、、消滅ではなく、、叩いた分の、リッチを保存を出来て居ること。。って。思う。。次第。。ので。。です。。ので。。人工環境は人工衛星から学ぶ、、知恵に、、機会学習から学ぶ知恵に、、願います。。次第。。街都市空間 人工知能よりも 人工衛星の熱機関の利活用と街都市ネットワーク。。では。。ので。。です。。
段々と危険と安全が読めなくなってくると、侵入する危険がテロを支持している。。では。。ので。。怖いことばかりです 災害の予防。。
では。。ので。。まとめてお願い致します。。SUGI 篤 青柳氏家
atsushi sugisaki 平沢進
機械学習