共感で繋がるSNS
投稿
ちゃむ
3
関連する投稿をみつける
yuto99
特にマナーが厳しい
守ることは当たり前だが
せめて個性を理解してくれる環境であってほしい
昭和的な古い価値観を持ち続ける人も居る。
アップデート出来ていないところも
まだまだ多い
今では多様性の時代だから
見た目で判断せず
個人の尊重を優先してほしいと毎回思う。
ゆでたまご🥚༄🍷
おはようGRAVITY今日は30分早めに出社して
会議の資料を作らなきゃ💦
お昼休みには昨日の議事録書いて
出しておかないとなぁ[冷や汗]
今日もがんばる(๑•̀ㅂ•́)و✧
#おはよう水曜日
ISFJの星
ぽちゃ
4
ms(まさ)
復活できるかな。
さんた
それでも会社に行く社畜www
布団の中から出たくない
50代後半以降の星2
臼井優
大量のデータからパターンを認識し、経験（データ）を蓄積・反復して推論や判断の精度を高める能力を指し、機械学習や深層学習（ディープラーニング）といった技術によって実現され、
教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法で、画像認識、音声認識、文章生成など多様なタスクを人間のようにこなせるようになりますが、その質は学習データの質と量に大きく依存します。
AI学習能力の主な特徴
自己学習・経験からの学習: 人間が経験から学ぶように、AIはデータを与えられることで自ら学習し、知識を広げ、能力を向上させます。
パターン認識と推論: 大量のデータから特徴や傾向（パターン）を見つけ出し、それに基づいて予測、分類、判断を行います。
精度向上: 学習を繰り返すことで推論の精度を高め、より複雑なタスクにも対応できるようになります。
主な学習手法
教師あり学習 (Supervised Learning): 正解ラベル付きのデータ（例: 画像とそのラベル）から学習し、未知のデータに対して予測します。
教師なし学習 (Unsupervised Learning): ラベルのないデータから隠れたパターンや構造を見つけ出します。
強化学習 (Reinforcement Learning): 環境との相互作用を通じて、報酬を最大化する行動を学習します（囲碁AIなど）。
活用例と課題
活用例: 文章の翻訳・生成、音声認識（Siri, Alexa）、自動運転、医療診断、不正取引の検知など多岐にわたります。
課題: 質の高い学習データが不可欠であり、学習データに偏りがあると性能が低下します。また、AIの判断が常に正しいわけではなく、人間の監督や適切な使い方が重要です。
月白
"世界は広い"
って安心を得る
8 もっとみる 
話題の投稿をみつける
朝から
3
たか
チャタリング直らない。
もうそろそろ替え時かしら。
6
beny☆6/8
1
バロ
9
えすあ
8
かえる
7
ばーに
STARDUST Official Book
MAGAGINE PLUS+
譲 涼瀬一颯（HMV）
求 成田粋（HMV）
都内近辺で手渡し交換可能な方優先させていただきます。
お心あたりある方はDMまでお願いします。
9
Y(*・こ
7
妖怪ｿ
5
Y氏
ちなみに私は東京勢なので当日はよろしくお願いします
2 もっとみる
関連検索ワード