ディープラーニングのための「前処理」

 

AI（ディープラーニング）を何か身近な例におきかえてみると、

 

AI（ディープラーニング）　＝　データセット　＋　ネットワークの構造　ということができます。

ネットワークの構造＝まっさらな頭脳

データセット＝教科書（正誤表）

という事がいえます。

教科書を与えれば、そこに書いてある事を適度に学習して、判断が出来るようになります。

ちがう教科書を与えると、違う反応をします。

 

DNNが学習しやすいデータセットを準備する、ということになりますが、入力しやすい、判断しやすいように、入力データをそろえる必要があります。

 

このあたりもAIが自動的に調整してくれるようになるかもしれませんが・・

AIも間違えた結果を出すことがあります。

そのときに、再び学習して、正しい結果が出るようにしておかないとAIも成長がありません。

では、人や社会はどうなんでしょうかね？