【深層学習】ディープラーニングとは関数近似器である【ディープラーニングの世界 vol. 1 】

[@wanko10ve]

こちらの動画のお陰でG検定無事合格しました。丸暗記ではなく内容を消化する助けになりました。ありがとうございました。引き続き勉強させていただきます✨

[@AIcia_Solid]

おめでとうございます！！🎉🎉🎉 お役に立てて非常に光栄です！😍🎉 いろんな理解を活用して上げてください！(^o^)/ 一緒に、良き明日を作るため頑張っていきましょー！

[@tokyobay_fishing]

DL毎日ちょっとづつ勉強しています。最新動画からさかのぼって伝説の始まりの回にたどりついて感無量です。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 伝説の始まりの会までいきましたか！！！🤩 いやぁ、当初の伝説よりもスケールが激しく大きな伝説になりましたね😊 ぜひ、その先も楽しんでくださいまし！🎉

[@kojidohi4782]

関数近似器の例え参考になります。他の機械学習も勉強していたところなので、P=f(X)の説明しっくりきました。

[@AIcia_Solid]

さすが！ p = f(x) はすべての機械学習の基礎です！ 見抜きましたね😎 ちなみに、関数近似器は「例え」ではないです。 数学的に、これらは関数近似器と呼ばれるべきものです。 実態がそうなのです😋

[@taka_takka]

めちゃくちゃ分かりやすくて素晴らしいです！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！😍😍😍 ぜひ次回以降もお楽しみに！🎉

[@congyao8090]

すごくわかりやすく説明いただき、勉強になりました。本当にありがとうございます！！！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉🎉🎉 お役に立てたならとても光栄です！🎉 色んな動画がありますので、ぜひご活用ください！(^o^) 順番に見てもよし、興味あるのもをつまみ食いしても良しです！🎉

[@shibacomcom]

次回が楽しみです！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！！😍😍😍 次回は来週です！ お楽しみに！！！😎🎉

[@smygw3858]

万能近似定理が成り立つのもよく考えると不思議ですね。シリーズ楽しみにしてます〜

[@AIcia_Solid]

万能近似定理は、実は数学的には極めて簡単なんですよ😋 じつは、数学的な、なにかを無限に飛ばす極限の話は簡単なんです。 本質は工学的努力にあります😎 そんな話もおいおいしていきます😋 お楽しみに！！🎉

[@bonbon6590]

弩級の数学音痴かつIT難民ですがG検定合格目指して見始めました。虚数の情緒で指数法則からやり直してる身でおこがましいですが頑張って最後まで見たいと思います。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 虚数の情緒いいですよね！私も好きです！！！ 指数法則は深層学習でもとても大事なので、ナイス復習だと思います！！！🎉🎉🎉 ぜひのんびりお楽しみください。 G検定応援しております！！！🎉

[@えんちゃん-s5l]

公開されて１年以上になるんですね。素晴らしいです。イラストが板書・手書きで、私のような昭和世代の高齢者には、目に優しいです。加えて、トークが語り口調だから、共感、腑に落ちる感があります。この「ディープラーニングの世界」は、vol何回シリーズですか？

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます😊 これが私にとっても馴染むスタイルなのですが、そう言っていただけて嬉しいです🎉 このシリーズは、 vol.12 までで一通り基礎をさらって 13-19が画像認識 20-が自然言語処理です。 この後強化学習や生成系など、ひたすら続けていくつもりで、終わりはまだわかりません😊

[@小野賢一郎]

これは今後が楽しみです！

[@AIcia_Solid]

ぜひ！ お楽しみに！！😍🎉

[@まぬる-b7b]

このシリーズはかなり需要がありそうですね〜

[@AIcia_Solid]

でしょ～😎 ぜひ続きもご期待ください！！🎉

[@えだ-b3x]

とてもありがたいシリーズです！ 楽しみ！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！！ そう言っていただけるとなにより！😍🎉 今後もご期待ください！！

[@salsanotomo]

分析の動画で大変だったのですが、取り合えず動画が短くてほっとしました。

[@AIcia_Solid]

この後長く濃くなります😋 楽しんでいただけると嬉しいです！

[@Nak-b6n]

授業（英語中級という、文法のクラス…）でattention is all you needを読むので、知識が必要で、動画を爆速で見始めました。笑

[@AIcia_Solid]

面白い授業ですね！🎉 新しい用途かも（笑） 是非ご活用くださいまし🤤✌️

[@ckenhilla5154]

わかりやすい！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉

[@snnx10]

ツールの使い方じゃなく、まさしくこう言うのが知りたかった！

[@AIcia_Solid]

私もそう思ったので作ってみました😋 こういうの、あまり、ないんですよね😢

[@bell4554]

超わかりやすいです！ありがとうございます！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 それは良かった！！！ この先も色んな動画を出していますので、よければぜひお楽しみください(^o^)/

[@tobitake_2nd]

分かりやすくて面白いです！！！情報系の大学生なのですが、勉強させてもらいます😊

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！(^o^) お楽しみいただけて嬉しいです😍 困ったらいつでも頼ってくださーい！🎉

[@thantyarzarhein5459]

I am new to your channel just found recently. Never thought a vtuber teaching Deep Learning. Even though, I am at N4 level, I got the gist of what's about.

[@AIcia_Solid]

Thank you for your watching! I'm really happy to talk with you☺️ You can find more "academic KZbinr" when you search "VRアカデミア", so if you interested in, please try it 😋 If you have some questions in my video (including my Japanese), feel free to ask me!

[@user-yf6xt4nm9s]

`とってもわかりやすかったです ちなみに学習させて良いパラメータのついた 良い関数を見つけて、そののち実装するという認識でOKですか？ 素人なので変な質問でしたらすみません

[@AIcia_Solid]

その通りです！ 推論するだけならすぐできますが、システムへの導入ともなると、そこにはまたたくさんの努力が必要になります😊

[@congyao8090]

Thanks!

[@AIcia_Solid]

ご支援もいただきありがとうございます🤩🎉🎉🎉 とても嬉しいです！ 頂いたお金は活動資金として有効活用させていただきます❤️‍🔥

[@manhattancafe_35]

3日後検定なので見にきました！！

[@AIcia_Solid]

そうなんですね！！😮 頑張ってください！！😍🎉🎉🎉

[@うえおあい-j7n]

初歩的な質問ですいません😢 数値から数値への変換=関数という説明ですが、以下の理解であっているでしょうか？ ・画像認識の場合 yをイヌである確率 xを0～255の色データ(元の画像データ)とする もともと関数はy=f(x)で表すので意味を考えると、入力xが決まると出力yが決まるという形になる。 つまりそれは、コンピュータが数値で表した画像を認識して、数値で表したネコを出力する画像認識と同じことなので、数値から数値へ変換すること=関数である、という認識であっているでしょうか？ 何か足りない部分がありましたら、補足いただけると幸いです！

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ 質問の答えになっているかわかりませんが、、、！ 計算機では全てのものは数値で扱われており、 入力も出力も数値なのですが、 すべての計算（ディープラーニング含む）は、入力を出力に変換することなので、 すべての計算は、数値を数値に変換することで、 数値を数値に変換するものといえばそれは関数なので、 ディープラーニングも関数である。 という論理構成です。 ======== 伝わりますでしょうか？ もしまだ疑問が残れば是非聞いてください！

[@うえおあい-j7n]

​@@AIcia_Solid お返事ありがとうございます！ 分かりそうでわからない感じです。 具体的には、変換という言葉と、数値を数値に変換するものといえば関数という説明がしっくりきてないです…。 変換のイメージは、コンピュータが入力された数値を何かしら頑張って出力に変えて出すので、変換と言っている感じであっていますか？ あとは、数値を数値に変換するものといえば関数という説明が理解できないです。 関数(y=fx)が、数値を数値に変換しているようには見えないのですが、どういうことなのでしょうか？ 今一度、噛み砕いて説明していただきたいです。 よろしくお願いいたしますm(_ _)m

[@AIcia_Solid]

ご質問ありがとうございます！ 変換のイメージはそのとおりであっています！ 関数についてです！ ちなみに、関数の定義はご存知ですか？

[@ベンガル鳥]

ありがとうございます！

[@AIcia_Solid]

ご支援いただきありがとうございます！ 今後の活動の糧にさせていただきますね！ お役に立てたようで私も嬉しいです！(^o^)🎉

[@tom74010]

定義域が何かしらの数というのはわかるのですが、値域は数というよりは確率分布（の空間）ではないですか？ そのような観点で機械学習モデルを捉えた分野や参考書は無いでしょうか？

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 鋭いご指摘ですね！ まさに、確率分布の空間と捉えることもできますし、そう捉えるのが妥当な場面もあると思います！ （初学者向けを想定して単純化してお話しましたが、こういうご指摘はとても嬉しいです！🎉） この観点の書籍はあまり知らないです、、 強いて言えば、こちらはややその方向性かなとは思います🤔 amzn.to/3QBgO0i

[@JoJo-vk8zy]

ディープラーニングというよりも機械学習の説明になっているような

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます🎉 ほんとを言えば、かなりの統計も包含する説明になってます😋 鋭い指摘ですね！🤩

[@ケチャップ-c9v]

LSTMまだしっくりきてないから楽しみ

[@AIcia_Solid]

LSTM はなかなか、思想と数式がマッチしてて面白いです😍 ぜひお楽しみに！！

[@manabirisu]

少しずつですが、勉強していこうと思います＼(^-^)／

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます🎉 ぜひぜひ！ この先ものんびり楽しんでください😊

[@ponystep2]

すげえ・・・

[@AIcia_Solid]

せやろう😎✌️

[@かとうやすひろ-u7l]

野太い声の美少女にE資格レベルの話を聞けるわけですね！（勝手に期待）

[@AIcia_Solid]

どこからどう見ても美少女ですね！😍 続きもご期待ください😎✌️

[@akabekonia]

8:29 かわいい

[@AIcia_Solid]

ありがとうございます🤤 よくいわれます😍

[@ai2012]

なんだ、俺のためのシリーズか。

[@AIcia_Solid]

そこに気づくとは😎フフフ

[@mono2575]

まぁ通知オンにしとくか〜

[@AIcia_Solid]

わーい！😍 ありがとうございます！🎉

[@minerjirou]

G資格のいい勉強になりそうだ…

[@AIcia_Solid]

是非、お役立てくださいまし😋

[@村上理恵-i8e]

ディープ？

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ 深さの解説はこちらにもありますのでよろしければ是非！😊 kzbin.info/www/bejne/g6iXm2evhdh5qsksi=doqBz1AnZj9geoO0

[@Nak-b6n]

授業（英語中級という、文法のクラス…）でattention is all you needを読むので、知識が必要で、動画を爆速で見始めました。笑

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ ココから！🤯 応援しております！(^o^)/