1. 背景の紹介
人工知能 (AI) と認知科学 (認知科学) は、相互に関連する 2 つの分野です。人工知能はコンピューターに人間の知能を模倣する方法を研究するのに対し、認知科学は人間がどのように知能を獲得するかを研究します。過去数十年にわたり、人工知能の研究者は人間の認知プロセスから学び、よりインテリジェントなコンピューター システムを設計しようと試みてきました。この研究手法はコグニティブAIと呼ばれています。この記事では、人間の認知プロセスと機械学習の類似点と、これらの類似点をコンピュータ インテリジェンスを向上させるためにどのように活用できるかを探っていきます。
人間の認知プロセスには、知覚、記憶、推論、学習など、さまざまなプロセスが含まれます。機械学習は、コンピューターにデータから知識を学習させる方法を研究する人工知能のサブ分野です。この記事では、次の点に焦点を当てます。
- 人間の認知プロセスと機械学習の類似点
- 中心となる概念とつながり
- コアアルゴリズムの原理と具体的な操作手順、および数学的モデルの公式の詳細な説明
- 具体的なコード例と詳しい説明
- 今後の開発動向と課題
- 付録 よくある質問と回答
2. 中心となる概念とつながり
このセクションでは、人間の認知プロセスと機械学習のいくつかの中心的な概念と、それらの間の関係を紹介します。
2.1 認識
知覚は人間の認知プロセスの最初のステップであり、環境から情報を取得する方法に関係します。機械学習では、知覚はデータの前処理と特徴抽出のプロセスと見なされます。コンピューターが環境からデータを取得するときは、そのデータを学習に使用できる形式に変換する必要があります。これには、データのクリーニング、欠損値の埋め込み、特徴の選択などの問題が含まれます。
2.2 メモリ
記憶は人間の認知プロセスのもう 1 つの重要な部分であり、情報を心の中にどのように保存するかに関係します。機械学習では、メモリはモデルの学習プロセスと見なすことができます。コンピューターが学習アルゴリズムを通じてデータを学習するとき