機械学習の本2冊、アマゾンから届きました。
Deep leaning入門の本を読み始めたばかりなのですが、左側のPython機械学習プログラミングの評判がかなり高いので併せて読もうと思ってポチりました。
現在の人工知能ブームはインターネット、IoTそしてそこから得られるビッグデータをどのように処理して、自動的(機械学習で)に関連を抽出できるかなんですね。
1980年代後半の第2次AIブームとはぜんぜん違う。
だんだん当時のことを思い出してきましたが、推論エンジンとルールベースを作って機械の故障診断のデモを作りましたが、特にそれ以上需要もなかったのでそのうちにしぼんでしまいました。エキスパートシステム自体はルールベースの中でのアドバイスしか出てここないので、知能と言うものでありませんでしが、推論の方法としては専門家を真似しているものでした。
それに比べて今の機械学習は人間の専門家がデータを見て何かを見つけるのと違う方法でルールを見つけ出す方法で統計に近い(まだ勉強始めたばかりなので、間違っていたらごめんなさい)。
今の機械学習プログラミングはライブラリが公開されていて誰でも試して使えること。プログラミングの世界はこうやってOPENに発展してきているんだなと改めて感心します。自分のPCで試せるのが嬉しい。
どこまで理解できるかわかりませんが、やれるところまでやってみます。
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