この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )
転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。
こちらが動画内容です👇
📅撮影日 = 2023-10-23(月)
ひょんなことから生成AIパスポート試験を受けることになったので、手抜きしながら、学んだことの定着(記憶の定着)をねらっていきます。
・生成AIパスポートとは？
https://bit.ly/WhatIs-GenerateAIPassport
やり方はこんな感じです。
・初回のインプット( 座学、教材学習、ChatGPT PlusやGoogle Bardへ質問する )
・アウトプット( 学んだことを声に出す → YouTube動画化 )
・2回目以降のインプット( 自分でつくった動画をながら聴きする )
└朝起きてすぐ( YouTube + Chromecast )
└ジョギング中( YouTube + スマホ )
などのやり方で繰り返しながら学習します。
技能を上げるには繰り返しが大切です。
初回のインプットではとにかく集中して、2回目以降のインプットでは繰り返し学習のためにとにかく手抜きします。
動画編集をしている時に、繰り返し学習ができる点も、楽ちんだなと感じています。
⏳開始時間
00:00 イントロ
00:25 本編開始
00:58 「生成AIパスポート公式テキスト」( Kindle版 )から https://bit.ly/GenAIPass-Text
└ 次元削減とエンコーダの関係性とは？
01:14 まずは、前提となるChatGPT Plusとわたしとの質疑応答を紹介します。
└ エンコーダとデコーダって、生成AIのどの文脈で出る言葉だったでしょうか？
└ 「エンコーダは、入力データ( 例えば、テキストや画像 )をより短くて密な形( 通常はベクトル )に変換します」という説明は、エンコーダの働きは、次元削減と同じという意味ですか？
前提となる質疑応答をふまえて......
04:29 次元削減とエンコーダの関係性を、恋愛にたとえてもらった話
└ 次元削減は「多くの気になる相手から1人だけを選ぶ」、一方、エンコーダは「たった1人のパートナーと過ごした多くの瞬間や経験を、愛という1つの感情に凝縮する」ような感じです。
05:44 次元削減とエンコーダの関係性を、大学受験にたとえてもらった話
└ 次元削減は「多くの科目やトピックから最も重要なものに絞る」、一方、エンコーダは「多くの情報を試験に役立つ形にまとめる」ような感じです。
06:56 次元削減とエンコーダの関係性を、音楽のDJ( ナイトクラブDJ )にたとえてもらった話
└ 次元削減は「沢山のプレイリストの中から、最も盛り上がる曲や重要な曲だけを選ぶ」、「DJが複数の曲をミックスして、1つの新しい”気持ちよい瞬間 = 音の響き”を作っているまさにその瞬間」のような感じです。
08:14 次元削減とエンコーダの関係性を、漫才にたとえてもらった話
└ 次元削減は「多くのネタから最も効果的なものに絞る」、一方、エンコーダは「選ばれたネタをさらに効果的な形にまとめる、磨き上げる」ような感じです。
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