人工知能でも前回までのモデルは、瞬間ごとの正解を求めるような人工知能。
例えば、
「この写真に載っている物体は、本ですか?」
「この人は、嘘をついていますか?」
とか成長性や将来性を加味した判断ではないわけです。
この学習手法をCNNという。
で、
「最初は、10。次が20。さらに次が30。次はいくつ?」
のように過程があって、次の答えを出すのがRNN。
時系列データの解析に特化しています。
そのRNNの発展型?が、LSTMというわけです。
なので、LSTMに適したものとしては、成長のあるもの。
株とか競馬? 業務用途としてはかなり幅広く使えると思います。
さて、今回は、前回書いた通り株です。
その株を予測させてみたいと思います。
例えば、
「この写真に載っている物体は、本ですか?」
「この人は、嘘をついていますか?」
とか成長性や将来性を加味した判断ではないわけです。
この学習手法をCNNという。
で、
「最初は、10。次が20。さらに次が30。次はいくつ?」
のように過程があって、次の答えを出すのがRNN。
時系列データの解析に特化しています。
そのRNNの発展型?が、LSTMというわけです。
なので、LSTMに適したものとしては、成長のあるもの。
株とか競馬? 業務用途としてはかなり幅広く使えると思います。
さて、今回は、前回書いた通り株です。
その株を予測させてみたいと思います。
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