コンピュータゲームと機械学習間の類似点
コンピュータゲームと機械学習は(ユニオンペディアに)共通で5ものを持っています: 人工知能、プログラム (コンピュータ)、ディープラーニング、アルゴリズム、コンピュータ。
人工知能
250px 人工知能(じんこうちのう、artificial intelligence、AI)とは、「計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.
プログラム (コンピュータ)
ンピュータプログラム(英:computer programs)とは、コンピュータに対する命令(処理)を記述したものである。コンピュータが機能を実現するためには、CPUで実行するプログラムの命令が必要である。 コンピュータが、高度な処理を人間の手によらず遂行できているように見える場合でも、コンピュータは設計者の意図であるプログラムに従い、忠実に処理を行っている。実際には、外部からの割り込み、ノイズなどにより、設計者の意図しない動作をすることがある。また設計者が、外部からの割り込みの種類を網羅的に確認していない場合もある。.
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ディープラーニング
ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、)とは、(狭義には4層以上2層ならパーセプトロン。3層なら階層型ニューラルネット。これらと比較して深い層の階層型ニューラルネットを、深層(階層型)ニューラルネットと呼ぶ。の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、)による機械学習手法である。深層学習登場以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し岡谷貴之 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)、2015年4月8日、まえがき、ISBN 978-4061529021、2010年代に普及した。しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。.
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アルゴリズム
フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム(algorithm )とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.
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コンピュータ
ンピュータ(Computer)とは、自動計算機、とくに計算開始後は人手を介さずに計算終了まで動作する電子式汎用計算機。実際の対象は文字の置き換えなど数値計算に限らず、情報処理やコンピューティングと呼ばれる幅広い分野で応用される。現代ではプログラム内蔵方式のディジタルコンピュータを指す場合が多く、特にパーソナルコンピュータやメインフレーム、スーパーコンピュータなどを含めた汎用的なシステムを指すことが多いが、ディジタルコンピュータは特定の機能を実現するために機械や装置等に組み込まれる組み込みシステムとしても広く用いられる。電卓・機械式計算機・アナログ計算機については各項を参照。.
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コンピュータゲームと機械学習の間の比較
機械学習が93を有しているコンピュータゲームは、182の関係を有しています。 彼らは一般的な5で持っているように、ジャカード指数は1.82%です = 5 / (182 + 93)。
参考文献
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