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人工知能と機械学習
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なぜニューラル情報処理?
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ニューラル情報処理のイメージ
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ニューラル情報処理のイメージ
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ニューラル情報処理のイメージ
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1 + 1 = ? 3 2
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ニューラル情報処理のイメージ
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ニューラル情報処理のイメージ
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機械学習(学習するコンピュータプログラム)
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機械学習(学習するコンピュータプログラム)
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小テスト
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学習データ(教師データ)
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何が難しいのか(その1)
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何が難しいのか(その2)
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何が難しいのか(その3)
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機械学習はどのように役立つのか？
スパムメールフィルタ
メール
ユーザ
コンピュータ
メール or スパム
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機械学習はどのように役立つのか？
コンピュータ
盤面（棋譜） 勝ち敗け
プロ棋士
コンピュータ将棋
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機械学習はどのように役立つのか？
コンピュータ
自動運転
ドライバー
道路状況
運転記録
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機械学習はどのように役立つのか？
コンピュータ
医療・診断
遺伝情報
医師
医療診断
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機械学習の定式化
真の関数
学習された関数
入力 出力
入出力関係を表す関数を学習する
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ビッグデータ
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訓練データ
学習された関数
入力 出力
入出力関係を表す関数を学習する
訓練データ
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機械学習と統計学
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線形回帰分析の例題
T自動車では新車の開発を予定している. 近年の新車開発で は燃費性能が重要であり, 設計前にどの程度の燃費になるか を予測しておきたい. T自動車が最近開発した20車種の重量 と燃費の関係から新車の燃費を予測したい.
重量 燃費 重量 燃費 重量 燃費 重量 燃費
10 14 12 11 14 12 17 11
10 15 12 12 14 13 17 12
11 13 12 13 15 11 18 10
11 14 13 12 15 12 18 11
11 15 13 13 16 11 19 10
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車体重量から新車の燃費を予測
学習された関数
訓練データ
燃費
車体重量
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例題：新車の燃費を推定する
20車種の燃費（km/litter）と車体重量（100kg）をプロットすると 以下のようになった.
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例題：新車の燃費を推定する
燃費（y）と重量（x）の関係を推定することにより, 重量から燃 費を予測することができる.
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例題：新車の燃費を推定する
燃費（y）と重量（x）の関係を推定することにより, 重量から燃 費を予測することができる.
車体重量が1500kgの車の燃費 は11.8km/litterと予測される.
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非線形回帰分析
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非線形回帰分析
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線形分類分析の例題
ある機械販売会社では, 芝刈り機の宣伝のため, 自社製品の 購入歴のある顧客宛にダイレクトメール（DM）を郵送すること にした. アンケートにて集めた顧客の年収および宅地面積と購 入の有無を記録したデータを用い, 芝刈り機を購入する可能 性の高い人と低い人を判別したい.
収入 (万円)
宅地面積 (坪)
購入 (1) 非購入 (0)
収入 (万円)
宅地面積 (坪)
購入 (1) 非購入 (0)
620 80 1 300 80 0
450 60 0 640 115 1
880 98 1 750 80 0
910 120 1 400 55 0
580 85 0 760 100 1
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収入などから芝刈り機の購入者を予測
学習された関数
訓練データ
購入の有無
収入・宅地
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例題：芝刈り機の購入者を予測する
20人の収入および宅地面積と芝刈り機購入/非購入の関係
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例題：芝刈り機の購入者を予測する
新規顧客の芝刈り機購入有無を予測したい.
新規顧客A
新規顧客B
新規顧客E
新規顧客D 新規顧客C
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例題：芝刈り機の購入者を予測する
新規顧客の芝刈り機購入有無を予測したい.
新規顧客A
新規顧客B
新規顧客E
新規顧客D 新規顧客C
判別境界
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例題：芝刈り機の購入者を予測する
新規顧客の芝刈り機購入有無を予測したい.
新規顧客A
新規顧客B
新規顧客E
新規顧客D 新規顧客C
判別境界
購入層の判別領域
非購入層の判別領域
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非線形分類分析
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非線形分類分析
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機械学習の種類
教師あり分類学習 教師あり回帰学習
教師なし学習 教師あり学習
機械学習
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