前回、機械学習とベイズ理論について触れたが、「機械学習」という観点と、「脳の模倣」という観点から、再度日の目を浴びることになったのが、ニューラルネットワークである。

 

これらが上手く結びつき、現在研究の主役となっている、「深層学習」、いわゆる「ディープラーニング」という手法が提案されることとなった。

 

従来の機械学習では、純粋に数学や統計の手法を扱ったものであった。

 

だが、ディープラーニングでは、数学の立場では、何が起こっているのか分からないという部分もある。

 

それは何故か。

 

それは、ディープラーニングが、ニューラルネットワークの一種であり、そのニューラルネットワークが「脳の仕組みの模倣」であるからだ。

 

未だ科学では、脳の仕組みというのは、理論的には完全に解明されていない。

 

その解明されていない仕組みを真似てみたら上手くいった、というのがディープラーニングなのである。

 

さて、今まで歴史上、パーセプトロンの時代、記号処理の時代、ルールベースのAIの時代、そして機械学習の時代(ディープラーニング)と期待と挫折を繰り返してきたことがお分かりになるだろう。

 

この機械学習・ディープラーニングの時代も、また終わりを迎えるのか、それとも人口知能達成の主役として輝き続けるのかはまだ誰にもわからない。

 

だが、当面技術の中心としてこの時代が続くのであれば、この技術に対する知見を深めていくのは、当然の責務であると言えるだろう。

 

ここで、まだこのディープラーニングの技術を、いかにトレードに応用していくのか、そして実装していくのか、という話は俺自身の理解も追いついていないし、読者からしてもちんぷんかんぷんになってしまうことだろう。

 

なので、引き続き、もう少し詳しく、機械学習と深層学習、そしてニューラルネットワークに関して、歴史的な背景とと共に、話を進めていきたいと思う。

 

次回は、まず機械学習と、ニューラルネットワーク、そして深層学習の簡単なつながりというものを、見ていこうと思う。

ランキングポチは必ず頼むぞ。読み逃げは厳禁だ。

人気ブログランキングへ
にほんブログ村 為替ブログへ
にほんブログ村

売買ルールを手に入れたいなら、、、
動画講座はこちら
売買ルールの実践練習に、、、
チャートブックはこちら