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カテゴリー: ブログ

更新日:2019.05.15

強化学習とは?強化学習の仕組みを徹底解説

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

こんにちは三谷です。 今回は、ボードゲームや自動運転、ロボットの制御などで活用が始まっている最新のAI(人工知能)の一つである、強化学習について解説します。 AI(人工知能)が自ら学び、動作を習得していく事ができる最新の技術を感じてみてください。 強化学習とは? 強化学習とは、機械学習と言われるAI(人工知能)の手法の一つです。通常、AI(人工知能)に何かを教えようとする場合、人が「データ」とそれ … “強化学習とは?強化学習の仕組みを徹底解説” の続きを読む


更新日:2019.05.14

未来の数値を予測する!?AIの回帰分析を徹底解説!

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

回帰分析とは 回帰分析とはデータに基づいてある数値を予測するということをいいます。 データに基づかない予測はここでいう予測といいません。 データに関して それではどういった、データが必要になってくるかというと例えば予測したい数値が、商品の売上であるなら、データはその商品の売上に「関係がありそうな」数値です。 商品がアイスクリームであれば、気温が高いのか低いのか、砂糖の量なのか、人の出入りの数なのか … “未来の数値を予測する!?AIの回帰分析を徹底解説!” の続きを読む


Python大好きなAI研究所のショウと申します。 前回の記事では、学習データを集める手法の一つ、 「スクレイピング」についてご紹介しました。 今回は実装編です。 テーマ 今回は、 [架空の不動産ポータルサイト(なぜ架空かは、ご想像にお任せします。)から東京23区の、港区、千代田区、中央区の最新賃貸物件情報を集める。] ということをやってみましょう。 架空ですが、実際のモデルが存在します。 ここで … “ビッグデータを自動で集める?!ウェブスクレイピングをする方法~後編” の続きを読む


更新日:2019.05.08

AIチャットボット『Cogmo Attend』、ビジネスチャット『WowTalk』と機能連携を開始

カテゴリー: AI(人工知能)のニュース

こんにちは、AI研究所の見習い研究員のチサトです。 本日は、AIチャットボット『Cogmo Attend(コグモ・アテンド)』をご紹介します。です。 『Cogmo Attend』は、株式会社アイアクトが提供する人の話す言葉を理解し、一問一答型の質問に回答するだけでなく、複雑な分岐条件のある質問にも回答ができる対話型のチャットボットです。 標準のインターフェースのほか、LINEやSkypeなどのアプ … “AIチャットボット『Cogmo Attend』、ビジネスチャット『WowTalk』と機能連携を開始” の続きを読む


更新日:2019.04.29

ビッグデータを自動で集める?!ウェブスクレイピングをする方法~前編

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

Python大好きなAI研究所のショウと申します。 機械学習を行おうとする際に、学習データをどのように集めればいいのか悩むと思います。今回は、学習データを集める手法の一つ、「スクレイピング」についてご紹介します。 ウェブスクレイピングとは? WEB上には様々な機械学習用のデータセットが用意されていますが、いくら探しても必要なデータセットがない場合、スクレイピングという選択肢があります。 スクレイピ … “ビッグデータを自動で集める?!ウェブスクレイピングをする方法~前編” の続きを読む


更新日:2019.04.23

Scikit-learnを利用してクラスタリングのプログラムを実装する方法

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

こんにちは。AI研究所のショウです。 今回の記事の概要は、 scikit-learnというPython機械学習ライブラリを使って、 クラスタリング(クラスター分析)を試してみます。 クラスタリングとは? クラスタリングとは、大きな集団の中から 似たもの同士を集めて、グループに分けることをいいます。 しかし、性別や年齢など、 わかりやすい判断基準の集団に分けるのは、 クラスタリングとは呼べません。 … “Scikit-learnを利用してクラスタリングのプログラムを実装する方法” の続きを読む


更新日:2019.04.15

機械学習用ライブラリ「Chainer」のインストール方法

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

Python大好きなAI研究所のショウと申します。 今回はChainerをインストールする方法を説明します。 Chainerとは、日本のPreferred Networksという会社が主導して開発をしている、Pythonを使ったディープラーニング(深層学習)のライブラリです。 日本語の資料も多くあるなど、初めてでも使いやすく簡単にディープラーニングができるライブラリとして人気です。 わたしたちの開 … “機械学習用ライブラリ「Chainer」のインストール方法” の続きを読む


Python大好きなAI研究所のショウと申します。 巷で話題のAI(人工知能)ですが、機械学習や深層学習をする場合に、必ず学習データが必要になってきます。 一般的には「ビッグデータ」と呼ばれるデータとなりますが、どれくらいからがビッグなの? どのくらいの学習データを集めればいいの?という疑問を持っている方も多いでしょう。 今日はそんな学習データについてまとめてみました。 学習に必要なビッグデータっ … “徹底解説!AIを作るために必要なビッグデータの量とは?!~データセット一覧まとめ” の続きを読む


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AI研究所 研究スタッフ
通称:マサミ
アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。

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