私たちはAIが現在のトレンドであることを知っています。そして世界に成長中のスタートアップ企業が存在しています。また、経済の全ての分野においてAIのアプリケーションがあります。
プログラマーは通常、入力が変更された場合に実際のシナリオにおける問題を解決するために、段階的にプログラムを構築します。
一方、人工知能は最終目標あるいは望ましい結果を定義するだけで、マシンがシナリオを数十万回学習することによってそのソリューションに達するための方法を学習します。
新しい入力もしくはシナリオ下であっても、人工知能はより満足のいくように機能することできるようになってきました。
AIはPython, R, Java,などのような言語を使用したプログラミングを含みます。ニューラルネットワークは多くのコンピュータによる問題を解決する新しいテクノロジーで、人間の脳がどのように機能するのかエミュレートしています。
ニューラルネットワークはデータが通過する異なった層であるニューロンの層を持っており、その出力は望ましい出力と比較され、ネットワークはフィードバックチャンネルを通してアップデートされます。
ニューラルネットワークは定期的に実行結果セットから学習し、望ましい結果に達するための最適な値を算出します。
簡単に言うと、ニューラルネットワークは全ての実行結果を望ましい結果と比較することによって学習し、望ましい出力を生み出すための理想的な値を算出するのです。
ニューラルネットワークが新しいデータセットに対した時、最終的な結論を形成する助けとなる結果を生み出そうと機能します。
世界は不確実性で満ちています。がんの診断を受けてみてください、そこには常に偽陽性の可能性があります。正しい種類の治療を提供するためには、より良い分類ツールが必要です。
それは生と死をわけることにもなり得るのです。私は、診断レポートを決定するために完全にマシンに委ねる必要があると言っているわけではありません。AIはただアシスタントとして診断の正しさを高めるために働くのです。
人間のマインドは世界との相互作用を通して学習し、ニューラルネットワークは望ましい出力が設定され、失敗を通して学習し、より良くなっていくという同様の方法によって機能します。ニューラルネットワークはシステムの出力がわかっているシステム上で動作します。
ニューラルネットワークのレイアウトは入力層、隠れ層、そして出力層にわけることができます。ニューラルネットワークはウエイトと活性化関数として望ましい出力のトリガーとなるバイアスを持ちます。
また、機械学習は教師あり学習と教師なし学習に分けられています。
AIの学習を始めることは、より良い仕事を見つけるための簡単なステップです。
もしあなたが完全にプログラミングの初心者なのであれば、python もしくはjavaをgoogle や YouTubeで調べ、基本的な構文を学習してください。
初心者のための簡単な情報がたくさん存在します。（私はその方法で始めました！あなたも間違いなくできるはずです！）
Kaggle やGithub のようなオープンソースAI学習サイトにアクセスしてサインアップしてください。彼らはたくさんのコンペティションを主催しており、多くの人が説明付きの簡単なソリューションを提供しています。
たくさんの企業がプログラマーを探しており、プログラミングが得意になれば、あなたのコーディング・ソリューションを投稿することができます。
以下に初心者向けの学習記事を掲載していますので、ご参考にして頂ければ幸いです。
原文
https://chatbotslife.com/how-to-get-start-on-your-ai-learning-544a8e9a2fc8
チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
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