Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習入門 (in JSL)
Search
Etsuji Nakai
December 18, 2019
Technology
1
4.3k
機械学習入門 (in JSL)
Etsuji Nakai
December 18, 2019
Tweet
Share
More Decks by Etsuji Nakai
See All by Etsuji Nakai
Agent Development Kit によるエージェント開発入門
enakai00
19
4.6k
GDG Tokyo 生成 AI 論文をわいわい読む会
enakai00
1
590
Lecture course on Microservices : Part 1
enakai00
1
3.6k
Lecture course on Microservices : Part 2
enakai00
2
3.6k
Lecture course on Microservices : Part 3
enakai00
1
3.6k
Lecture course on Microservices : Part 4
enakai00
1
3.5k
JAX / Flax 入門
enakai00
1
560
生成 AI の基礎 〜 サンプル実装で学ぶ基本原理
enakai00
7
4k
大規模言語モデルを支える分散学習インフラ Pathways
enakai00
3
520
Other Decks in Technology
See All in Technology
興味の胞子を育て 業務と技術に広がる”きのこ力”
fumiyasac0921
0
540
猫でもわかるQ_CLI(CDK開発編)+ちょっとだけKiro
kentapapa
0
2.6k
Kiroでインフラ要件定義~テスト を実施してみた
nagisa53
2
230
Rubyの国のPerlMonger
anatofuz
3
700
Gemini in Android Studio - Google I/O Bangkok '25
akexorcist
0
170
2025-07-31: GitHub Copilot Agent mode at Vibe Coding Cafe (15min)
chomado
2
310
Claude CodeでKiroの仕様駆動開発を実現させるには...
gotalab555
3
660
AI コードレビューが面倒すぎるのでテスト駆動開発で解決しようとして読んだら、根本的に俺の勘違いだった
mutsumix
0
140
2025-07-25 NOT A HOTEL TECH TALK ━ スマートホーム開発の最前線 ━ SOFTWARE
wakinchan
0
200
2時間で300+テーブルをデータ基盤に連携するためのAI活用 / FukuokaDataEngineer
sansan_randd
0
110
マルチモーダル基盤モデルに基づく動画と音の解析技術
lycorptech_jp
PRO
4
430
【CEDEC2025】大規模言語モデルを活用したゲーム内会話パートのスクリプト作成支援への取り組み
cygames
PRO
2
690
Featured
See All Featured
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.5k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Scaling GitHub
holman
461
140k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.2k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Transcript
1 Tech Talk 機械学習入門 (in JSL) Introduction to Machine Learning
2012/12/10 Etsuji Nakai
本日のポイント:AI と機械学習の関係 AI:知性を持っているかのような機能を 提供する製品・サービスを実現 機械学習:「過去のデータ」の特徴を発見し て、「未知のデータ」の予測を行う技術 2 中の技術は、さまざま・・・
本日のポイント:AI と機械学習の関係 AI:知性を持っているかのような機能を 提供する製品・サービスを実現 機械学習:「過去のデータ」の特徴を発見し て、「未知のデータ」の予測を行う技術 3 ディープラーニング(深層学習): 画像・動画・音声・自然言語などの 「非構造化データ」に高い
予測性能を発揮する機械学習の一手法 最近のAIでよく使われる主要技術
ディープラーニングによる画像認識技術(Google フォト) 4 画像の種類を識別して、 自動で「アルバム」を作成 https://photos.google.com/albums
ディープラーニングによる自然言語処理技術(Gmail) https://gmail.googleblog.com/2016/03/smart-reply-comes-to-inbox-by-gmail-on-the-web.html 文脈を理解して 返答文を自動生成 スマホからの 返信の 20% 以上 5 返答メッセージを選択
6 ディープラーニング(深層学習) の仕組み
ニューラルネットワークの仕組み 7 Input “cat” ニューラルネットワークの本質は 「入力データから予測値を出力する関数」
「関数」って何でしたっけ? 8 係数(パラメーター θ)の値を変えると 同じ入力値から、得られる出力値が変化する 計算式 x 入力値 y 出力値
教師あり学習の仕組み label, input 正解ラベルのついた「トレーニングデータ」 に対して、予測の正解率が向上するように 関数に含まれるパラメータをチューニング “cat” “dog” “car” “apple”
OUTPUT
ディープラーニングが実用化した背景 • 大量の学習データが収集・利用可能に • 大量のデータが学習を行う並列計算技術の発達 • 効率的に学習を行うアルゴリズムの開発 10
ディープラーニングが実用化した背景 • 大量の学習データが収集・利用可能に • 大量のデータが学習を行う並列計算技術の発達 • 効率的に学習を行うアルゴリズムの開発 11 すべて某社の 得意分野
本日のポイント:AI と機械学習の関係 AI:知性を持っているかのような機能を 提供する製品・サービスを実現 機械学習:「過去のデータ」の特徴を発見し て、「未知のデータ」の予測を行う技術 12 ディープラーニング(深層学習): 画像・動画・音声・自然言語などの 「非構造化データ」に高い
予測性能を発揮する機械学習の一手法 最近のAIでよく使われる主要技術
まとめ • 機械学習 ◦ 過去データの特徴を自動的に発見して、新しいデータについて 予測する技術 • ディープラーニング(深層学習) ◦ ニューラルネットワークを用いた機械学習技術
◦ 非構造化データ(画像・音声・自然言語など)に高い予測性能 を発揮 • AI(人工知能) ◦ あたかも知能を持つかのような機能を提供する製品・サービス ◦ 最近はディープラーニングを活用したものが多い 13
Thank you !