[過去ﾛｸﾞ] 技術的特異点/シンギュラリティ【総合】227 (1002ﾚｽ)
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3: 2022/10/11(火)23:35 ID:h0e9wxQv(3/6) AA×

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3: [sage] 2022/10/11(火) 23:35:59.41 ID:h0e9wxQv ■人工知能の種類 (従来型) →知識ベース推論、モンテカルロ木探索、検索エンジン、ルート探索、電卓、ファジー制御、SVM ■機械学習の種類 →決定木、線形回帰(単回帰,重回帰)、クラスタリング(k平均)、ロジスティクス回帰(確率で分類) 主成分分析(顔認証) ベイズ推定、最小二乗法、スパースモデリング、母集団推定(標本統計) 最適制御理論、遺伝的アルゴリズム、強化学習(Q学習)、勾配降下法 隠れマルコフモデル(音声認識)、構文解析+形態素解析(自然言語処理)、ナレッジグラフ、拡散モデル ■深層学習の種類 →パーセプトロン、ネオコグニトロン 多層ニューラルネット CNN、RNN(LSTM)、GAN、HTM、GNN、VAE 技術年表(簡易版) https://i.imgur.com/PzUgimG.png http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1665498912/3
人工知能の種類 従来型 知識ベース推論モンテカルロ木探索検索エンジンルート探索電卓ファジー制御 機械学習の種類 決定木線形回帰単回帰重回帰クラスタリング平均ロジスティクス回帰確率で分類 主成分分析顔認証 ベイズ推定最小二乗法スパースモデリング母集団推定標本統計 最適制御理論遺伝的アルゴリズム強化学習学習勾配降下法 隠れマルコフモデル音声認識構文解析形態素解析自然言語処理ナレッジグラフ拡散モデル 深層学習の種類 パーセプトロンネオコグニトロン 多層ニューラルネット 技術年表簡易版

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