機械学習とディープ・ラーニング

内容

ディープ・ラーニングの基本と実験

私達はある画像を見た時、どう認識しているのでしょうか。
人間の脳はその時、恐ろしく複雑な処理を驚異的なスピードでやってのけているのです。

人工ニューラル・ネットワークは、人間の脳に関する知見を大まかに模倣した各種アルゴリズムの集合体です。現在、ニューラル・ネットワーク研究の新たな分野であるディープ・ラーニングが、これまで多くの人工知能アプローチが失敗を喫してきた領域で、驚異的な成功を収めています。

ディープ・ラーニングは、高度なコンピューティング性能と特別なタイプのニューラル・ネットワークを組み合わせ、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習します。テキスト、写真、ビデオ、サウンドなどに対するパターン認識を行うには、ディープ・ラーニングが現時点で最先端の技法です。

本Webinarでは、MNISTデータ（60,000件の手書き文字）を使ってSASでどのようにディープ・ラーニングの実験を行ったかを紹介するとともに、ディープ・ラーニングの未来を明らかにします。

主な内容

• 機械学習の背景
• ディープ・ラーニングの背景と基本
• ディープ・ラーニングの実践実験

講演者
　SAS Institute inc.
　シニア・アソシエイト・リサーチ　統計専門家・開発者
　パトリック・ホール