今回は、機械学習で使う「確率」のお話です。 確率は、統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。とはいえ、確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため、高校の確率を少し憶えているくらい（期待値や標準偏差など）を前提とし、「高校の確率」と「機械学習の確率」の本質的な相違点について、少し丁寧に見ていく、という形で進めていきます。 機械学習と確率 最初に、機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。 実のところ、機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし、その他にも数多くの手法があります。しかし、「確率を用いない機械学習」の多くは、「結果のランキングを作りづらい（評価値の大小に意味がない）」「条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点がありま
ゲームAIプログラミングの名著“Programming Game AI by Example”の邦訳。プレイヤーのスキルが向上し、より面白くてワクワクするようなゲームが好まれるという市場の変化に伴い、ゲームの開発現場ではAI（人工知能）技術を使ったインテリジェントエージェントやボットの開発が注目されるようになりました。本書では、AI技術を使ったインテリジェントエージェントの構築を、実例（動くサンプル）を多用しながらステップバイステップで丁寧かつ分かりやすく解説します。 原書（英語版）のWebページ ●原書：Programming Game AI by Example ●バグフィックス ●正誤表 訳者まえがき 推薦の言葉 本書に寄せて まえがき 1章 数学と物理入門 1.1 数 学 1.1.1 直交座標 1.1.2 関数と方程式 1.1.3 三角法 1.1.4 ベクトル 1.1.5 ローカル
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
