思考「AIのブラックボックスを可視化する」
いつものように、「Ledge.ai」のニュースを読んでいたら、素敵な記事に出会いました。
それが下記の記事です。
新手法「k*分布」の特徴
研究グループが開発した「k*分布」は、ニューラルネットワーク内部でデータがどのように分類・整理されているかを視覚化する画期的な手法だ。
1. 分断型（Fractured Class）： データが小さなグループに分かれ、ネットワーク内部で分散している状態
2. 重複型（Overlapped Class）： 異なるクラス（カテゴリ）のデータが部分的に重なり合っている状態
3. クラスター型（Clustered Class）： 似たデータが密集して大きな集団を形成している状態
九州大学の研究が、ニューラルネットワークの隠れたパターンを解明
ヴァスコンセロス准教授
九州大学
Ledge.ai より抜粋
データの分類として納得の一言です。
残念ながら「IEEE」の会員ではないので、論文の原文が読めないのですが、読んでみたいところです。
記事の執筆は「AI」に頼りませんが、どのようにデータが出力されるか、ぼちぼちWindowsのCopilotあたりから「検索キーワードを少しずつ変えて」試してみましょうか。
インターネットの利用で、ちょこちょこと同じような事はやってはいましたが…。
ちなみに年始の記事として、昨年末にかなり久しぶりに「AI」を試しました。
ちなみに私がアンテナを張っているのは、下記のサイトです(noteの巡回先を除く)。
エレクトロニクス全般のサイト
AIに関してのサイト
全般のサイト
映画関連のサイト
投資に関してのサイト(鵜呑みにしませんが)
話を「AI」に戻しますが、今年は「AI」に関するイベントがあったら参加してみましょうか。
珍しく今年はおみくじを引きましたが、その一文に「流行のパワーはすごい。流行に乗って運気を上げましょう」(意訳)がありましたので。
「AIブーム」に乗ってみましょう。
