この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる! Advent Calendar 2016 - Qiitaの20日目 の記事です。
前回のあらすじ
前回の記事
では、Deep LearningによるAIとそうでないAIをそれぞれ帰納的AI、演繹的AIとよびその違いを説明し、Deep Learningとは、すなわち大量の入出力データサンプルから適切な関数を作り出す技術であるという趣旨の説明をしました。この関数を如何に作り出すかについて説明を始めた所で普遍性定理というものが出てきて、普遍性定理の本格的説明をするところで、逃げるようにして、強引に文章を締めくくっていました。
文章の終わりでは、要望があれば、後編を書くといっており、その後、特に他人から要望があったわけではないのですが、自身からの要望、書きたいという欲求により後編を書くことにしました。
ちなみに、今回の記事は数式メインの話しになってしまう気がします。
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