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【フィッシャーの3原則は実験による誤差を小さくするために重要】 フィッシャーの3原則は、1935年にR.A.Fisherが著書「The Design of Experiments」で提唱した実験計画における三つの原則です。 実験には誤差がつきもの。その誤差を正確にそしてできるだけ...

統計検定で出てくる標本抽出法について、それぞれの手法はどんな違いがあるのか この記事ではこのような悩みについて、それぞれの手法の特徴を整理しながら解説していきます。 【標本調査】 標本調査とは味噌汁の味見 作った味噌汁の味が濃いか薄いかは、...

世間をにぎわせた、シンギュラリティ―について改めてまとめたいと思います。 【シンギュラリティ―とは】 シンギュラリティ―（技術的特異点）とは、レイ・カーツワイル氏も提唱している概念で、 人工知能（AI）が、人工知能自身よりも賢い人工知能を生み出...

チューリングテストとは人工知能ができたかどうかを判定する方法の一つです。 今回の記事では、チューリングテストがどのようなものなのか？を解説していきます。 【チューリングテストの発端となる模倣ゲーム】 イギリスの数学者である、アラン・チューリ...

この記事では、人工知能分野の研究で議論されている問題をまとめています。 【トイプロブレム】 https://blog.8basetech.com/ai/toy_problem/ 【フレーム問題】 https://blog.8basetech.com/ai/flame_problem/ 【チューリングテスト】 http://blog.8basete...

標本調査とは母集団から抽出した標本を調べる調査方法のことです。 母集団とは調査において、調べる対象となる集団のことで、 例えば、全都道府県の小学生に対する調査を行いたいと思った場合 全都道府県の小学生が母集団となります。 ただ、全都道府県の...

トイプロブレムとは、第一次AIブーム時代に生まれた言葉です。そして、第一次AIブームを終焉に導くこととなったキーワードでもあります。 この時代の人工知能には迷路やオセロといった、ルールが決まりきっているおもちゃのような問題しか扱えず、現実世界...

回帰と分類は何が違うのかがわからないから、どう使い分ければいいかわからないといった方向けに 今回の記事では、回帰と分類の特徴から利用シーン、代表的なアルゴリズムを解説いたします。 【回帰とは】 回帰とは、売上予測や株価予測など数値を予測する...

シンボルグラウンディング問題とは、記号システム内のシンボルがどのようにして実世界の意味と結び付けられるかという問題です。 記号接地問題とも言い、ハルナッドによって1990年に命名されました。 【シマウマを例に】 シマウマを例にとって説明します。...

人工知能の難題を表すのによく使われる例としてジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズの論文で述べられたフレーム問題というのがあります。 フレーム問題は有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題すべてに対処することができな...