◆はじめに
web検索可能(ただし調べてたら時間が足りない)なので個人的に細かく覚えておかなくてもいいかなというものをまとめます。
◆歴史系
■AIブーム
(主な)年代 | キーワード | 関連ワード | |
---|---|---|---|
第1次AIブーム | 1950年代後半~1960年代 | 推論・探索 | トイプロブレム ・ハノイの塔 ・Deep Blue(1997) |
第2次AIブーム | 1980年代 | 知識 | エキスパートシステム ・MYCIN(マイシン) ・DENDRAL ・ワトソン(2011) |
第3次AIブーム | 2010年~ | 機械学習・特徴表現学習 | ディープラーニング(深層学習) ・AlphaGo(アルファGo) |
■ILSVRC
年 | アルゴリズム | 備考(キーワード) |
---|---|---|
2012 | AlexNet | ・ジェフリーヒントン教授率いるトロント大学のチーム(SuperVison) ・物体認識のために、初めて深層学習の概念および畳み込みニューラルネットワークの概念を取り入れたアーキテクチャ |
2014 | GoogleNet | |
2014 | VGGNet(2位) | ・学習済みモデルが配布されていて、現在でもベースラインとして利用されている ・クラス分類以外のタスクタスクのベースネットワークや特徴抽出器としても利用されている |
2015 | ResNet | ・Microsoft開発 ・VGGNetの層が深くなりすぎると勾配消失/爆発して性能が落ちる問題をスキップコネクションで解決 →以降派生モデル多数(Wide Resnet,Densnetなど) |
2017 | SENet(Squeeze-and-Excitation Networks) | ・畳み込みマップ層が出力した特徴マップに重み付け(Attention機構) →VGGやResNetなどに導入でき汎用的 |
※順位記載ないものは1位
■法律系
◇不正競争防止法
下記3つの要件をすべて満たすものを営業秘密として認める
1.秘密管理性:
→ 秘密として管理されている
2.有用性:
→ 生産方法、販売方法その他の事業活動に有用な技術または営業上の情報
3.非公知性:
→ 公然と知られていないもの
◇個人情報保護法
- 個人情報の有用性に配慮しつつ、個人の権利・利益を保護することを目的とした個人情報の取り扱いに関する法律
- 扱う情報は以下の4つに分類される
-
個人情報
- 情報に含まれる記述により、特定の個人を識別できるもの(ほかの情報と容易に照合可能)や、個人識別符号が含まれるもの
→ 例.
氏名,生年月日,連絡先,防犯カメラの識別可能映像,マイナンバー,DNA情報など
- 情報に含まれる記述により、特定の個人を識別できるもの(ほかの情報と容易に照合可能)や、個人識別符号が含まれるもの
-
仮名加工情報
- ほかの情報と称しない限り特定の個人を識別できないように個人情報を加工したもの
→加工例.
加工前の個人情報:「佐藤 一, 男性, 25歳, 視力:0.2」
加工後の仮名加工情報「(匿名ID), 男性, 25歳, 視力:0.2」
※匿名IDと別資料により氏名を参照可能
- ほかの情報と称しない限り特定の個人を識別できないように個人情報を加工したもの
-
匿名加工情報
- 特定の個人を識別できないように、個人情報を復元不可能に加工した個人に関する情報
→加工例.
加工前の個人情報:「佐藤 一, 男性, 25歳, 視力:0.2」
加工後の仮名加工情報「(氏名削除), 男性, 25歳, 視力:0.2」
- 特定の個人を識別できないように、個人情報を復元不可能に加工した個人に関する情報
-
個人関連情報
- 生存する個人に関する情報かつ上記3つのどれにも該当しない情報
→例.
Cookie,IPアドレス,位置情報,閲覧履歴,購買履歴など
- 生存する個人に関する情報かつ上記3つのどれにも該当しない情報
-
2022年4月の改正
- オプトアウト規定の厳格化
- 法令違反ペナルティ強化
- 情報類型に個人関連情報、仮名加工情報が追加
◇自動運転関連
レベル別の分類
レベル | 大別 | 詳細 |
---|---|---|
レベル0 | 自動運転なし | 運転者がすべて操作する |
レベル1 | 運転支援など | アクセル、ブレーキ、ハンドル操作のいずれかを特定の条件下で部分的にシステムが実行 |
レベル2 | 部分自動運転化 | アクセル、ブレーキ、ハンドル操作をのすべてを特定の条件下で部分的にシステムが実行 |
レベル3 | 条件付き自動運転化 | 一定の条件下で運転操作のすべてをシステムが実行、継続不可の場合に運転者が対応する必要がある(2021/3に販売開始) |
レベル4 | 高度運転自動化 | 運転操作のすべてをシステムが実行、継続不可の場合の対応も一定の条件下でシステムが対応 |
レベル5 | 完全運転自動化 | 運転操作のすべてをシステムが実行、継続不可の場合の対応も無条件でシステムが対応 |
道路交通法(日本)の現状
- 2020年4月にレベル3の自動運転での行動の走行が解禁
◇ドローン関連
航空法
-
空域をドローンに飛行させる場合に国土交通大臣の許可が必要となる空域
- 空港などの周辺上空の空域
- 緊急用務空域
- 150m以上の高さの空域
- 人口集中地区の上空
-
禁止・遵守が求められる規制
- 飲酒時の操縦禁止
- 飛行前点検の遵守
- 衝突予防の遵守
- 危険な飛行の禁止
-
その他国土交通大臣の許可が必要となる場合
- 夜間の飛行
- 目視外の飛行
- 人または物との距離が30m未満の飛行
- 催し場所での飛行
- 危険物輸送
- 物件投下
レベル別の分類
レベル | 分類 | 例など |
---|---|---|
レベル1 | 無人・有人地帯の目視内での操縦飛行 | 農薬散布や空撮、送電線などのインフラ点検が該当 |
レベル2 | 無人・有人地帯の目視内での自立飛行可能 | 空中写真測量、ソーラーパネルの設備点検などが該当 |
レベル3 | 無人地帯の目視外での操縦による飛行と自立飛行 | 離島や山間部への荷物配送、行方不明者の捜索、河川測量などが該当 |
レベル4 | 無人地帯の目視外での操縦による飛行と自立飛行 | 市街地などを含めた都市の物流や警備、インフラ点検、避難誘導、消火活動などが該当 |
■定理・経験則・他
◇ノーフリーランチ定理
- あらゆる問題を効率よく溶ける万能なアルゴリズムはないこと
- 人物:ジェフリー・ヒントン
◇みにくいアヒルの子定理
- 仮定がないと分類することは不可能であること
◇オッカムの剃刀
- 現象を説明する際に必要以上に多くのことを仮定すべきではないという意味
- 機械学習においてその考え方が採用
◇バーニーおじさんのルール
- ニューラルネットワークの重みパラメータの数に対して、その10倍以上の訓練データ量が最低限必要とする経験則
◆おわりに
勉強中・受験中に特に煩わしかった部分を特にまとめました。
これで、まとめたところに関してはもうしばらく勉強しなくてよいはず
◆参考資料
- 詳細な話は以下のサイトなどを参照(分量が多くなりすぎると見にくくなるため)