質問: ニューラルネットワークとai まさに今、書籍でもマスコミでもなんでもこの方面が賑やかのように見えます。 実際に本を読んでみてそれを実行するという面ではそれほどハードルが高くないように思えます(基礎理論は軽い線形代数と微積を少々)(これを考え付いた人はエライですが)。システムの枠組みがあってデータを学習させてシステムの変数を同定していくということですかね。そのため逆にいうと独自性を出すところとか頭1つ他よりも上に行くのは難しいだろうと思いますが、私の立場は単純にユーザです。言われた通りのことをやってみるってだけのことです。そういう立場で見ると、入力層とか出力層は問題設定で決まらざるを得ないのですが、中間層のノード数、層数はどうやって決めていくのかな?という疑問があります。教科書のサンプル例では中間層が1層で5ノードとかの事例が示されています。1層5ノードとなっているところを4層で各層10ノードとかに設定したとしてもプログラム自体は特に問題なく動くように思えます。今どきのコンピュータだと苦も無く計算してしまいそうです。ただし、そうなると学習させるデータがそれに見合って多くないと意味がないかもしれませんが。中間層の層数・ノード数の決め方に何か指標があるでしょうか。未知の変数が多くなるので十分学習すれば複雑な問題に対応できるのかもしれませんが、そこまでしなくていいだろうというような感じなのでしょうか。 また、aiって結局ニューラルネットワークのことだ、と思っていいのでしょうか。多分、ビッグデータがあるから皆出来るようになったんだなと思いますが。
回答: aiって結局ニューラルネットワークのことだ aiって結局アルゴリズムのことだ 意味は似たようなものかな。