人工知能一覧

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階層型時間メモリが人工知能による異常検出には最適

IoT(モノのインターネット)時代の中で、ストリーミングデータを明るみにするための、ネットに接続されたリアルタイムセンサーの使用の急激な増加は、ストリーミング解析の新興分野において、大きな課題と機会を提起していて、特に、ストリーミングデータの異常検出は、予防保守から、不正行為防止、障害検出、システム監視に至る重要な使用

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【機械学習】ディープラーニングの学習効果を超高める【深層学習】

ライス大学のコンピュータ科学者が、deep learning(ディープラーニング)の学習効果を最大で95%も高められる新手法を開発しています。この新手法が、計算量を劇的に減らす事で、深層学習(機械学習の一種)に必要なエネルギーと時間を大幅に削減してくれるようです。今回新たに開発されたテクニックは、あらゆる種類のディープ

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ピクシブスケッチとペインツチェイナーの組み合わせが凄いことに!

Preferred Networks(プリファードネットワークス)のAI(人工知能)技術を使った線画自動着色サービス、PaintsChainer (ペインツチェイナー)と、pixiv Sketch (ピクシブスケッチ)を組み合わせたことで、物凄いお絵かき支援ツールが誕生したようです。実際に見てみると、確かに凄いことに

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グーグルのAlphaGo(アルファ碁)が電撃勝ち逃げ引退!

Googleが誇るスーパーAI(人工知能)のアルファGoが、棋士レーティング世界1位の中国の柯潔氏(19)を、囲碁の対局で破った後で、突然の引退を発表しています。アルファ碁は、去年行われたフル対局で、一流の碁棋士を破った初めてのコンピュータープログラムになり、囲碁の複雑性を考えた場合、その偉業は画期的なことであると

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モーツァルト級の天才作曲ニューロモーフィック・チップ/脳型チップ

imec technology forum(imec技術フォーラム、ITF2017)で、imec(大学間マイクロエレクトロニクスセンター)は、世界初となる、自己学習脳型チップ(self-learning neuromorphic chip)を明らかにしています。OxRAM技術に基付くその脳を模したチップは、自己学習能

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【犯罪防止】ロボット・AIが人に優しい社会を作る【人件費削減】

近い将来、多くの職が、ロボットやAIに奪われると予測されています。実際、ロボットやAIがやった方が良い仕事はかなりあって、例えば、日本の場合、態度や素行が悪い公務員があまりにも多過ぎるので、可能な限り早い段階で、ロボット・AIに取って代わられるべきだという意見が多く見受けられ、人件費削減と犯罪防止にもなるみたいです。

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人工知能(深層学習)を駆使した株式投資手法が今後の主流になる

フリードリヒ・アレクサンダー大学エアランゲン=ニュルンベルク(FAU)ビジネス経済学部の研究者達によって実施された研究が、アルゴリズムが人工知能を基礎にしているコンピュータプログラムが、収益率が高い投資決定をできることを証明しています。1992年から2015年までのS&P 500構成銘柄に適用した場合、人工知能による

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熱力学的にニューラルネットワークの学習アルゴを作り出す

脳がどの程度効率的に新しい事を学べるのかを調査中に、物理学者達は、学習効率は、最終的に、他の多くの馴染み深いプロセスの効率性を制限している同じ原則の、熱力学の法則によって制限されていることを、ニューロンレベルで明らかにしています。第2法則は、変化が可能な事を証明し、学習も、エネルギーを代償にした神経回路網のただの変化に

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脳の可塑性に関与しているシナプスは少ない

カリフォルニア大学サンタバーバラ校神経科学者ケネス・S. コシク氏は、脳の研究を数十年しています。彼の神経生物学研究室は、ニューロンを繋ぐシナプスの進化とアルツハイマー病の遺伝学に焦点を当てています。特に、コシク氏チームは、可塑性の根底にある分子機序とシナプスのタンパク質翻訳が学習に影響する仕組みに関心があります。

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深層学習の新しい半教師あり学習アルゴリズム

ライス大学とベイラー医科大学の神経科学と人工知能の専門家が、人間の脳からヒントを得て、コンピューターが、人間の赤ちゃんがやるのと同じやり方で、視覚世界についてほとんど自身で学習するのを可能にする、新しい深層学習方法を考案しました。

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