Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
G検定#2
Search
asagiman
August 25, 2019
Technology
0
98
G検定#2
asagiman
August 25, 2019
Tweet
Share
More Decks by asagiman
See All by asagiman
G検定講座#1
asagiman
0
73
敷居の低いAI勉強会#3
asagiman
0
54
敷居の低いAI勉強会#4
asagiman
0
59
BIRD
asagiman
0
61
開発合宿#1_アジェンダ
asagiman
0
180
画像解析(MNIST)
asagiman
0
88
「さんすう」
asagiman
0
84
みやこもくもく会#8資料「機械学習実践セミナー」
asagiman
0
180
AI & Disconnecting the Dots
asagiman
0
47
Other Decks in Technology
See All in Technology
生成AI・AIエージェント時代、データサイエンティストは何をする人なのか?そして、今学生であるあなたは何を学ぶべきか?
kuri8ive
2
2.1k
最近のLinux普段づかいWaylandデスクトップ元年
penguin2716
1
660
eBPFとwaruiBPF
sat
PRO
4
2.5k
GitLab Duo Agent Platformで実現する“AI駆動・継続的サービス開発”と最新情報のアップデート
jeffi7
0
210
AWS CLIの新しい認証情報設定方法aws loginコマンドの実態
wkm2
4
530
第4回 「メタデータ通り」 リアル開催
datayokocho
0
120
Microsoft Agent 365 を 30 分でなんとなく理解する
skmkzyk
1
1k
AI活用によるPRレビュー改善の歩み ― 社内全体に広がる学びと実践
lycorptech_jp
PRO
1
180
【pmconf2025】PdMの「責任感」がチームを弱くする?「分業型」から全員がユーザー価値に本気で向き合う「共創型開発チーム」への変遷
toshimasa012345
0
270
20251209_WAKECareer_生成AIを活用した設計・開発プロセス
syobochim
5
1.4k
形式手法特論:CEGAR を用いたモデル検査の状態空間削減 #kernelvm / Kernel VM Study Hokuriku Part 8
ytaka23
2
440
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
Featured
See All Featured
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Docker and Python
trallard
47
3.7k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
39k
Transcript
ෑډͷ͍"*ษڧձɹ "*δΣωϥϦετݕఆʢ݄ʣ߹֨ߨ࠲
(ݕఆ߹֨ߨ࠲ɹୈճΞδΣϯμ w ߨࢣࣗݾհˍຊߨ࠲ͷతઆ໌ʢʣ w ࢀՃऀࣗݾհʢʣ w (ݕఆͷ֓ཁઆ໌ʢʣ w ࠓճͷֶशൣғΛհ w
ʲ4UVEZ"*ʳ͔ΒࠓճͷֶशൣғͷྫΛϐοΫΞοϓʢʣ w ࠓճͷֶशൣғͰಛʹཧղ͓͖͍ͯͨ͜͠ͱɹʢʣ w ػցֶशͱԿͳͷ͔ɻ࣮ࡍͷϓϩάϥϛϯάΛݟͯΈΑ͏ʢʣ w ࣭ٙԠɹΞϯέʔτʢʣ
ࣗݾհˍຊߨ࠲ͷతઆ໌
ࣗݾհ ҵݝੜ·ΕҵݝҭͪૣҴాେֶʢจԽߏֶ෦ʣ ܯࢹிܯژͷ༗໊٤ళ ϑϦʔϥΠλʔ*5اۀͷਓࣄ୲ ൧ా༑ ϓϩάϥϛϯάྺϲ݄ ͦͷ ճͷ࠳ંܦݧΞϦ
ຊߨ࠲ͷత AIΛֶͼ͍ͨਓΛԠԉ͍ͨ͠ʂ ژͷAIൃలʹߩݙ͍ͨ͠ʂ AIനॻΛಡΈࡅ͘ମྗΛʹ͚ͭͯཉ͍͠ʂ ۀքʹ”Bump of Chicken” ΛՃ͑Δʂʂ
ࢀՃऀࣗݾհ 1. ࢯ໊ 2. झຯ 3. GݕఆΛडݧ͢Δ͔Ͳ͏͔ 4. AIͱͷؔΘΓʹ͍ͭͯ
"*ਓࡐʹ͍ͭͯɺϦΞϧͳখ ʮ"*ΤϯδχΞʹݶΒͣͰ͕͢ɺ ࠓɺݱʹΓͳ͍ͷθωϥϦετͱͯ͠׆༂Ͱ͖Δਓ ͩͱ͍͏͜ͱ͕Α͘ݴΘΕ͍ͯ·͢ɻΞϧΰϦζϜɺΤϯδχΞϦϯάɺϏδ ωεɺͦͷͯ͢ͷͰೳྗΛൃشͰ͖Δਓ͕ٻΊΒΕ͍ͯΔΑ͏Ͱ ͢ɻʯ
CZגࣜձࣾϝϧΧϦɹ"*ΤϯδχΞɹদԬྰԻ͞Μ IUUQTUZQFKQFUGFBUVSF
Gݕఆͷ֓ཁઆ໌
(ݕఆͷ֓ཁઆ໌ఆٛ (ݕఆͱʁ ɹ"*δΣωϥϦετΛഉग़͢ΔͨΊͷݕఆͷ͜ͱ ɹ"*δΣωϥϦετͱʁ ɹʰσΟʔϓϥʔχϯάͷجૅࣝΛ༗͠ɺదͳ׆༻ํΛܾఆ͠ ͯࣄۀԠ༻͢ΔೳྗΛ࣋ͭਓࡐʱʢ+%-"ެࣜ)1ʣ
(ݕఆͷ֓ཁઆ໌ࢼݧ֓ཁ ެࣜHPΛࢀর͠·͠ΐ͏ʂ JDLAެࣜHP
(ݕఆͷ֓ཁઆ໌࣮ࡍͲΜͳࢼݧͳͷʁ ࣌ؒΊͬͪΌݫ͍͠ ͷΛͰղ͢Δʹʹ͔͚ΒΕΔฏۉ࣌ؒඵ ҉هଈͰ͖ΔϨϕϧʹ͠Α͏ʂ ˑ5*14 ɹͯ͢ͷʹνΣοΫϘοΫε͕ଘࡏ͠·͢ɻ ɹগ͠ͰΜͩνΣοΫͯ͠ޙճ͠ʹͯ͠͠·͓͏ʂ
(ݕఆͷ֓ཁઆ໌࣮ࡍͲΜͳࢼݧͳͷʁ ݫ͠Ί ؙ҉هͰͯ͢ʹ͑ΒΕͳ͍ɻ ಛʹσΟʔϓϥʔχϯάʹؔͯ͠ཧղΛਂΊ͍ͨͱ͜Ζɻ ˑTIPS ɹେ·͔ͳߏͪ͜Βɻ ɹ1:ਓೳͷجૅࣝʢୈ1ষʙୈ3ষʣɹɹ2ׂ ɹ2:σΟʔϓϥʔχϯάʢୈ4ষʙୈ7ষʣɹɹ6ׂ ɹ3:࢈ۀͷԠ༻ɾ࣌ࣄʢୈ8ষʙୈ9ষʣ2ׂ
ࠓճͷֶशൣғ
ࠓճͷֶशൣғ ୈ4ষɿػցֶशͷ۩ମతख๏ ʢࢀরɿAIനॻɾGݕఆެࣜςΩετʣ
ʲStudy-AIʳ͔ΒࠓճͷֶशൣғͷྫΛ ϐοΫΞοϓ
4UVEZ"*ͱʁ גࣜձࣾφτϑ͕ӡӦ͢ΔɺਓೳΛֶͿ͜ͱͷͰ͖ΔαΠτ Study-AI
ٖࢼݧΛݟͯΈΑ͏ Study-AI
ٖࢼݧΛݟͯΈΑ͏ Study-AI
ࠓճͷֶशൣғͰಛʹཧղ͓͖͍ͯͨ͜͠ͱ
Ұཡ ୈষΑΓ ػցֶशͷछྨΛཧղ͠Α͏ ϞσϧͷݕূɾධՁํ๏ΛΖ͏ ࣮ࡍʹಈ͘ػցֶशΛݟͯΈΑ͏
ୈষΑΓ ػցֶशͷछྨΛཧղ͠Α͏ ϞσϧͷݕূɾධՁํ๏ΛΖ͏ ࣮ࡍʹಈ͘ػցֶशΛݟͯΈΑ͏
ػցֶशͷछྨ 1. ڭࢣ͋Γֶश 2. ڭࢣͳֶ͠श 3. ڧԽֶश ʢ࣍ճհʣ
AISIA
ڭࢣz͋Γzֶश ֓ཁɿֶशσʔλʹਖ਼ղϥϕϧΛ͚ͭΔʢೖྗͱग़ྗʣ ɹɹɹͦͷσʔλʢઆ໌มʹಛྔʣͱਖ਼ղʢతมʣͱͷؔੑΛ ɹɹɹɹֶश͢Δ ༻ྫɿ͜Ε·ͰूΊͨσʔλ͔ΒύλʔϯΛೝࣝ͠ɺྸ༧ଌ͢Δ ɹɹɹɹʢΞϫϏͷྸ༧ଌɿճؼʣ ɹɹɹɹݘɺೣɺτϥͷը૾Λֶश͠ɺྨ͢ΔϞσϧ ɹɹɹɹʢλΠλχοΫ߸ɿྨʣ ɹɹɹɹˑޙ΄Ͳɺ࣮ࡍʹϓϩάϥϜΛಈ͔͠·͢
ڭࢣ͋ΓֶशʢදతΞϧΰϦζϜʣ w ઢܗճؼɹɹɹɹɹɹɹɹʹɹճؼͷख๏ ɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹΞϫϏͷྸ༧ଌͰհ w ϩδεςΟοΫճؼɹɹɹʹɹྨͷख๏ w ϥϯμϜϑΥϨετɹɹɹʹɹྨͷख๏ ɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹλΠλχοΫ߸ੜଘऀ༧ଌͰհ w
ϒʔεςΟϯάɹɹɹɹɹʹɹྨͷख๏ w αϙʔτϕΫλʔϚγϯɹʹɹྨɾճؼͲͪΒ0, w χϡʔϥϧωοτϫʔΫɹʹɹྨɾճؼͲͪΒ0,
ڭࢣ͋ΓֶशʢϩδεςΟοΫճؼʣ http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/entry/2014/06/30/134023 γάϞΠυؔ
ڭࢣ͋ΓֶशʢϥϯμϜϑΥϨετʣ ౷ܭϥϘ γάϞΠυؔ
ڭࢣ͋ΓֶशʢϒʔεςΟϯάʣ Géron, Aurélien. "Hands on Machine Learning with scikit-learn and
Tensorflow." (2017).
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋Γֶशʢ47.ʹαϙʔτϕΫλʔϚγϯʣ Logic of Blue
ڭࢣ͋ΓֶशʢχϡʔϥϧωοτϫʔΫʣ https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1811/20/news012.html ଟύʔηϓτϩϯ
ڭࢣzͳ͠zֶश ֓ཁɿֶशσʔλʹϥϕϧΛ͚ͳ͍Ͱֶश͢ΔʢೖྗͷΈʣ ɹɹɹͦͷσʔλͷ࣋ͭߏɺಛΛࣝผ͢Δ ɹɹɹɹྨࣅσʔλͷάϧʔϐϯάσʔλΛಛ͚ͮΔใΛநग़͢Δ ༻ྫɿ&$αΠτͷߪങσʔλ͔Βɺސ٬ΛΫϥελϦϯά͢Δ ɹɹɹɹσʔλΛಛ͚ΔใΛநग़͢Δʢ࣍ݩݮʣ
ڭࢣzͳ͠zֶश ΫϥελϦϯά
ڭࢣzͳ͠zֶशʢදతΞϧΰϦζϜʣ w LNFBOTɹɹɹɹɹɹ w ओੳɹɹɹɹɹɹɹ
ڭࢣzͳ͠zֶशʢLNFBOTʣ Math Works
ڭࢣzͳ͠zֶशʢLNFBOTʣ Math Works
ڭࢣzͳ͠zֶशʢओੳʣ Tech Clips
Founder
ୈষΑΓ ػցֶशͷछྨΛཧղ͠Α͏ ϞσϧͷݕূɾධՁํ๏ΛΖ͏ ࣮ࡍʹಈ͘ػցֶशΛݟͯΈΑ͏
σʔλͷѻ͍ ະͷσʔλʹର͢Δ༧ଌೳྗ͕େ ༻ҙͰ͖ΔσʔλΛׂ͠ɺධՁʢʹަࠩݕূʣ ɹɹɾ܇࿅༻ (train_set) ɹɹɾධՁ༻ (test_set)
ਖ਼ଇԽ աֶशΛ͍Ͱ൚ԽੑೳΛߴΊΔͨΊͷςΫχοΫ AIZINE
ୈষΑΓ ػցֶशͷछྨΛཧղ͠Α͏ ϞσϧͷݕূɾධՁํ๏ΛΖ͏ ࣮ࡍʹಈ͘ػցֶशΛݟͯΈΑ͏
֓ཁ 1. ͔Δ͜ͱ ػցֶशͷҰ࿈ͷྲྀΕɾલॲཧͷํ ಛྔબఆͷํ 2. Ռ ༧ଌੳ݁Ռ
fin ୯ޠா