ディープラーニングが計算機の視覚に果たす役割 | TechCrunch Japan
http://jp.techcrunch.com/2016/10/04/20161001how-deep-learning-allowed-computers-to-see/
機械学習を理解することはとても容易だ。そのアイデアは、大規模なデータベース上でアルゴリズムを訓練して、新しいデータに対して得られる出力を予測できるようにすることだ。
ここでは単純な例を示そう：私たちは樹齢を直径を使って予測したい。このデータベースには3種類のデータだけが含まれている：入力(x, 木の直径)、出力(y, 樹齢)、そして属性(a, b：木の種類, 森の位置)だ。これらのデータは、1次関数y = ax + bによって関連付けられている。このデータベースを使った訓練を通して、機械学習アルゴリズムは、xとyとの間の相関関係を理解して、属性の正確な値を定義することができるようになる。この訓練段階が完了すると、コンピューターは、新たな直径(x)から正しい樹齢(y)を予測することができるようになる 。
SVM特化っぽい気もするが、なかなか分かりやすい気がする。
