Would you trust the mashine to perform Human Decision Making?

答えは『はい』、ChatGPTでの音声認識やNVIDIA社のGPUの発展により、音声、画像、さらにセンサーからの情報をロボットが取得することができるようになりました、しかもこの機能は日々進化し続けています。食感のセンサーこそ少ないが、人間が目で見えるもの、耳で聞こえる音、瞬時に処理をしてロボットが分かるようになりました。さらに、レーザーセンサー、ビジョンセンサー以外に、接近センサー、振動センサー、重量センサー、光電センサー、等々各種センサーを追加することで人間の五感以上に周囲の情報を検出し感知することができます、しかも処理にかかる時間はわずか数msの世界です、自動搬送現場に従事しているロボットにとっては、仕事するのに必要な情報取得及び処理能力、人間より優れている場面も多々あります。

よく使われる機械学習アルゴリズム・ライブラリはたくさんあるが、ここでは一般的なものをいくつか紹介する：

1. scikit-learn: scikit-learnはPythonベースのオープンソース機械学習ライブラリで、分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、一般的な機械学習アルゴリズムの実装を提供する。 使いやすいインターフェースと豊富なドキュメントを備えており、機械学習の入門に適している。

2.TensorFlow：TensorFlowは、機械学習モデルの作成とトレーニングのための強力なオープンソースライブラリである。 TensorFlowはグラフ・コンピューティング・モデルを使用しており、複数のデバイスやプラットフォームで実行できる。

3.Keras：Kerasは、TensorFlow、Theanoなどのバックエンドライブラリ上で動作する、高度なPythonベースのニューラルネットワークAPIです。Kerasは、ニューラルネットワークモデルを迅速に構築し、訓練するための使いやすいインターフェースと、ニューラルネットワーク層と活性化関数の豊富な選択肢を提供します。

4.PyTorch：PyTorchも人気のあるオープンソースのディープラーニングフレームワークで、グラフを動的に計算する機能を提供し、モデルの構築とデバッグをより柔軟かつ直感的に行うことができる。pyTorchは、動的グラフと静的グラフのミックスをサポートし、モデルの豊富なライブラリと事前に訓練されたモデルを備えている。

5.XGBoost：XGBoostは回帰や分類問題を解くための最適化された勾配ブースティングのフレームワークです。 XGBoostは高い精度と効率で並列学習と予測をサポートします。

6.LightGBM：LightGBMは、勾配ブースティング決定木に基づく効率的な機械学習ライブラリで、高速な学習と予測を行うことができる。 ヒストグラムベースのアルゴリズムと並列化された学習により、モデル構築プロセスを高速化します。LightGBMは、大規模なデータセットを扱う際に優れた性能を発揮します。

これらは、一般的に使用されている機械学習アルゴリズムライブラリの一部に過ぎません。実際の問題やニーズに応じて、適切なアルゴリズムライブラリを選択することで、開発効率を向上させることができます。

https://github.com/TheAlgorithms

https://learn.microsoft.com/ja-jp/cpp/standard-library/algorithm?view=msvc-170

https://docs.openeuler.org/en/