Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

機械学習入門 (in JSL)

機械学習入門 (in JSL)

Etsuji Nakai

December 18, 2019
Tweet

More Decks by Etsuji Nakai

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 1
    Tech Talk
    機械学習入門 (in JSL)
    Introduction to Machine Learning
    2012/12/10
    Etsuji Nakai

    View full-size slide

  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・・・

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  6. 6
    ディープラーニング(深層学習)
    の仕組み

    View full-size slide

  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」

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide

  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

    View full-size slide