数学モデル名を使おう

確かに人工知能と呼ばれるものは

数学アルゴリズムの組み合わせ

十羽一絡げに人工知能というなかれ

ベイズ推定と呼ばれるものは

以前のデータと今を組み合わせ

未来の予測確率を格段に上げる

主成分分析と呼ばれるものは

無限次元のデータの組み合わせ

無限の軸のなかのピンとくる軸が主成分

ニューラルネットと呼ばれるものは

いろんなデータを組み合わせ

予め決めた関数で予測誤差を最小化する

機械学習と呼ばれるものは

ニューラルネットの組み合わせ

いろんなデータから類推する

いろんなデータと呼ばれるものは

画像や文章や電気信号の組み合わせ

データを教師にアルゴリズムの数値を修正する

教師付き学習と呼ばれるものは

人が与えたデータの組み合わせ

やがてアルゴリズムは自習する

教師なし学習と呼ばれるものは

アルゴリズムがつくる問いの組み合わせ

やがてアルゴリズム同士が囲碁対戦する

お読みいただきありがとうございます。

注釈：数学モデルの名称について

• 人工知能（AI）は、広義には人の知能的な振る舞いを模倣するシステムの総称で、複数の数学モデルが含まれます。

• ベイズ推定は、過去の情報（事前確率）と新たな観測（尤度）を組み合わせて、より良い予測（事後確率）を導く推論手法です。

• 主成分分析は、多次元のデータから、情報量が多く特徴的な方向（軸）を抽出する手法で、次元を削減しつつ本質的な構造を明らかにします。データのばらつきを最大限に保ちながら、より少ない変数で理解・可視化を可能にします。

• ニューラルネットワークは、人間の神経回路を模倣した構造で、入力に対して出力を返す数式モデル。学習には損失関数を最小化または目的関数を最大化する最適化手法が使われます。

• 機械学習は、ニューラルネットワークを含むより広い概念で、「モデルがデータから規則や構造を自動的に学習する」ことを指します。