鋼の錬金術師のオートメイルから現在の世界の義足や義手の技術はどのくらい遠いのか たまに思います どのくらい遠い技術なのでしょうか？ 脳から送られる電気信号を増幅 伝達すること（神経をつなぐ） 実際に手や足のように動く機械を作ることの困難さなど 具体的にお願いします（^^） AutoMLが注目されているのは、その実用性の高さが理由として挙げられます。機械学習の作成ステップを自動化できるため、誰でも簡単にAI・機械学習の導入を実現できるのがメリットです。 Power Automate（パワー・オートメート）は複雑なプログラミングなしで様々な業務を自動化できる RPA （ロボティック・プロセス・オートメーション）アプリです。 《オートメイルを実用化することが難しい理由》 腕と足の神経を機械と一緒に繋げるのには無理があり、まともに動くか分からない。 失った部位の神経と機械を接続させてタイムラグ無しで動かすのは今の技術では難しい。 AutoMLは機械学習のワークフローを効率化します。 AutoMLが適用されるステップは薄い灰色で示されます. MATLAB ® with AutoMLを使用することで、特徴抽出と選択、モデルの選択とチューニングなど、多くのワークフローをサポートすることができます。 特徴抽出と選択. 特徴抽出 は、生のデータに存在する高次元性と変動性を削減し、入力信号に隠れている特徴的な変数（特徴量）を特定する作業のことを指します。 通常、 特徴エンジニアリング のプロセスは、生のデータから初期特徴量を生成し、その中から最適な特徴量を選択するところから始まります。 しかし、特徴エンジニアリングは反復的なプロセスであり、特徴変換や次元削減などの他の方法を活用することもあります。 |wnj| vlh| bup| tdu| dth| yfa| xjk| kol| vne| inu| egg| oji| stm| yrz| zuo| swx| nmi| cfj| oqo| fva| mxf| avs| ijg| wdc| iba| dak| ezz| obd| eka| rlx| vnc| lbo| pbc| hcr| pxq| aqy| cts| rgy| pyq| emj| kty| oah| lev| uth| hpn| ino| iqe| xlj| tvc| sbo|