【無料で読める】人工知能と機械学習「Get an image of artificial intelligence and machine learning」

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は急速に進化している分野であり、私たちの世界を大きく変えています。この解説書では、AI と ML の基本的な概念、手法、およびアプリケーションについて説明しました。
まず、AI と ML の紹介から始めました。その歴史的背景と主要な概念も含まれています。次に、線形代数、微積分、確率論、統計などのトピックをカバーして、AI と ML の数学的基礎を掘り下げました。
次に、機械がラベル付けされたデータから学習して予測と決定を行う、教師あり学習について調べました。このセクションでは、回帰、分類、決定木、サポート ベクター マシン、およびニューラル ネットワークについて説明しました。
次に、機械がラベルのないデータから学習してパターンと構造を発見する教師なし学習に進みました。このセクションでは、クラスタリング、主成分分析、および異常検出について説明しました。
次のトピックは、環境からのフィードバックに基づいてマシンが決定を下すことを学習する強化学習でした。このセクションでは、マルコフ決定過程、Q 学習、方策勾配法について説明しました。
また、ディープ ニューラル ネットワークを使用してデータの階層表現を学習する機械学習のサブセットであるディープ ラーニングについても説明しました。このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワーク、再帰型ニューラル ネットワーク、敵対的生成ネットワークについて説明しました。
自然言語処理は、私たちが調査した AI と ML の別のアプリケーションでした。このセクションでは、感情分析、トピック モデリング、機械翻訳などの手法について説明しました。
次に、ロボットの運動学とダイナミクス、モーション プランニング、制御など、ロボット工学と制御システムにおける AI と ML の使用について調査しました。
偏見、プライバシー、自動化が雇用や社会に与える影響などの問題を含め、AI と ML の倫理的および社会的影響についても議論されました。
最後に、量子コンピューティング、説明可能な AI、AI と他の分野の交差点などの新たなトレンドを含め、AI と ML の将来の方向性を検討しました。
全体として、この解説書は、数学的基礎、技術、および倫理的考慮事項に重点を置いて、AI と ML およびそれらのアプリケーションの包括的な概要を提供します。