深層学習⑦Face

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第3章 深層学習：CNN Ⅰ 🧠 深層学習の概要 💡 深層学習（Deep Learning）とは？ 深層学習は、人間の脳の学習と記憶のメカニズムを模倣した方法です。 多層のニューラルネットワークを用いて、データから自動的に特徴を抽出し、複雑なパターンを学習します。 深層学習が学習すること 学習の仕組み 💡 最適化アルゴリズム 学習データの予測誤差を最小化できるように、重み（W）を最適化するアルゴリズムで学習します。 🎯 深層学習の長所と短所 ✅ 長所 ⚠️ ...

Google; https://blog.google/products/gemini/how-we-built-gemini-robotics/ Google DeepMind、ロボット向け「Gemini 2.0」ファミリー発表 — ロボティクスの未来へ大きく前進 Google DeepMindが最近発表した、ロボット向けに特化した新たな「Gemini 2.0」モデル群の準備の中で、ロボティクス部門責任者のカロリーナ・パラダ氏は、チームとともにその技術力の最終確認を行った。 チームは、複数の関節とピンセットのような手を持つ研究用ロボット「ALOHA」の両腕に、見たことのない物体を使って初めての作業をさせた。「たとえば、私の靴をテーブルに置いて“この中にペンを入れて”と指示したんです」とカロリーナ氏。「ロボットは少し考えたあと、その通りに作業をこなしました」 さらに、おもちゃのバスケットボールとゴールを使い、「スラムダンクして」と頼んだところ、本当にやってのけたという。「あれはまさに“わお”という瞬間でした」と彼女は語る。 これを実現したのは、Gemini 2.0の進化版「Gemini Robotics」モデル。テキストや動画、音声などを扱うマルチモーダル出力に加え、ロボット特有のデータでファインチューニングされており、物理的な行動が可能となっている。Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は「この技術は、次世代ロボティクスの基盤になる」とX（旧Twitter）上で語っている。 汎用性・対話性・柔軟性を備えた次世代モデル Gemini Roboticsモデルは、高度な器用さ（dexterity）、対話能力、汎用性を兼ね備えており、追加の訓練なしでも新しい物体や環境、指示に反応できる。 「私たちのミッションは、日常生活で人を助ける“具現化されたAI”を搭載したロボットを開発することです」とカロリーナ氏。彼女は子どもの頃に見たSFアニメに影響され、自動で家事をこなすロボットに憧れていたという。「将来的にロボットは、スマホやPCのようにAIと接するためのインターフェースの一つになります」 ...