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機械学習入門 (in JSL)

Da467feb3ca0106d571915faedb714f2?s=47 Etsuji Nakai
December 18, 2019

機械学習入門 (in JSL)

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Etsuji Nakai

December 18, 2019
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  1. 1 Tech Talk 機械学習入門 (in JSL) Introduction to Machine Learning

    2012/12/10 Etsuji Nakai
  2. 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・・・

  3. 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
  4. 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

  5. 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. 6 ディープラーニング(深層学習) の仕組み

  7. 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」

  8. 「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

  9. 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
  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 10

  11. 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

  12. 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
  13. 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
  14. Thank you !