機械学習は、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて、コンピュータ・ビジョン、音声認識や言語処理をはじめとして、目ざましい進歩を遂げています。Javaでも、deeplearning4java(DL4J)のような新しいSparkベースのツールを使用したライブラリによって、大規模なデータ・セットにこれらの手法を適用できます。
本セッションでは、最急降下法、誤差逆伝播法、モデル訓練と評価といった機械学習の基本的な構成要素を学びます。いかに「教師あり学習」モデルを構築するかなどを含め、Deep Learningの概要をご紹介します。機械学習のこれまでの経験は必要ありません。ビッグデータから新しい洞察や未知のパターンのカスタム・モデルを開発する方法について、ヒントになれば幸いです。