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
AIアプリ開発に「目的設定」が大切な理由
Search
h-fkn
June 09, 2019
Technology
0
130
AIアプリ開発に「目的設定」が大切な理由
バイオスブートキャンプでの講義「PythonでAIアプリを作ってみよう」での登壇資料です。
h-fkn
June 09, 2019
Tweet
Share
More Decks by h-fkn
See All by h-fkn
The advantages and disadvantages of using machine learning with enebular
fkn0839
0
250
ラズパイで写真を撮った話_IoTLT_vol.66_2200812.pdf
fkn0839
0
400
俺のNETFLIX season2 AmazonPersonalize
fkn0839
0
470
俺のNETFLIX season1
fkn0839
0
240
ゆるふわマシーンラーニング#2_内容調整中()
fkn0839
0
300
ゆるふわマシーンラーニング「❝ Google AutoML Tablesでお手軽AI ❞と題して話すつもりだったけど、実際に使ったらお手軽()だった件について5分以内で話す」
fkn0839
1
4.1k
データ分析プロセス/AIアプリケーションの基本設計
fkn0839
0
180
DataScienceBOOTCAMP5th_part1
fkn0839
0
1.9k
G'SACADEMY LAB5th DataScience
fkn0839
0
200
Other Decks in Technology
See All in Technology
Core Audio tapを使ったリアルタイム音声処理のお話
yuta0306
0
160
「良さそう」と「とても良い」の間には 「良さそうだがホンマか」がたくさんある / 2025.07.01 LLM品質Night
smiyawaki0820
1
430
rubygem開発で鍛える設計力
joker1007
2
270
CI/CD/IaC 久々に0から環境を作ったらこうなりました
kaz29
1
200
製造業からパッケージ製品まで、あらゆる領域をカバー!生成AIを利用したテストシナリオ生成 / 20250627 Suguru Ishii
shift_evolve
PRO
1
160
使いたいMCPサーバーはWeb APIをラップして自分で作る #QiitaBash
bengo4com
0
1.3k
ビズリーチが挑む メトリクスを活用した技術的負債の解消 / dev-productivity-con2025
visional_engineering_and_design
0
200
Amazon S3標準/ S3 Tables/S3 Express One Zoneを使ったログ分析
shigeruoda
5
590
CursorによるPMO業務の代替 / Automating PMO Tasks with Cursor
motoyoshi_kakaku
2
800
React開発にStorybookとCopilotを導入して、爆速でUIを編集・確認する方法
yu_kod
1
110
ネットワーク保護はどう変わるのか?re:Inforce 2025最新アップデート解説
tokushun
0
150
Amazon Bedrockで実現する 新たな学習体験
kzkmaeda
2
680
Featured
See All Featured
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
800
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
390
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
39
1.9k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
Faster Mobile Websites
deanohume
307
31k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
58
9.4k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
14k
Transcript
PythonでAIアプリを作ってみよう AIアプリ開発の進め⽅を学ぼう1 @hidefkn 2019-05-30@デジタルハリウッド⼤学院
⾃⼰紹介 ぬるさくAIアプリ開発勉強会 1 • ふかの ひで @hidefkn • 現職:某AIスタートアップ(7→14名?) •
経歴:コンサル→エンジニア→データサイエンティスト • プログラミング歴:およそ2年 • 趣味:ネトフリにハマってます。
AIアプリ開発の本を書きました ぬるさくAIアプリ開発勉強会 2 技術書典6にて、Nuxt.jsとPythonでつくる『ぬるさくAIアプリ開発⼊⾨』という技術書を書きました。 プログラミングスクールの同期と⼆⼈で書きました。 https://booth.pm/ja/items/1296418
⼤切にしたいこと ぬるさくAIアプリ開発勉強会 3 戦わずして勝つ まずはできる範囲でやってみて、楽しむ! 難しく考えて、無理にすべてを理解しようとしないこと!(戦わない)
講義の構成 ぬるさくAIアプリ開発勉強会 4 【前提編】 ⼈⼯知能と機械学習とデータ分析 【理論編】 第1章 AIアプリ開発の進め⽅ 第2章 スコアリングモデル概論
【実装編】 第3章 スコアリングモデル構築 第4章 NuxtでAIアプリのフロントを作ろう 第5章 PythonでAPIを作成しよう 第6章 AIアプリをデプロイしよう 本⽇の学習範囲
ぬるさくAIアプリ開発勉強会 5 AIアプリ開発の進め⽅ AIアプリ開発をするために必要な7つのステップ
AIアプリ開発の7つのステップ ぬるさくAIアプリ開発勉強会 6 AIアプリを作るためには、1つずつステップを踏んでいく必要がある。AI開発に王道なし。
AIアプリ開発の7つのステップ ぬるさくAIアプリ開発勉強会 7 AIアプリを作るためには、1つずつステップを踏んでいく必要がある。AI開発に王道なし。 本⽇の講義範囲
何を解決するために、AIアプリを開発するのか? ぬるさくAIアプリ開発勉強会 8 予測 モデル データ ⼊⼒ 予測結果 出⼒ モデルは課題を
解決するための⼿段 予測結果をもとに、 実現したい状態 = ⽬的 AIは課題を解決するための⼿段であり、⽬的ではない。
AIアプリ開発は⼿戻りコストが⼤きい ぬるさくAIアプリ開発勉強会 9 STEP1 ⽬的設定 データ分析 モデルが変われば、 データ分析も変わる DB設計 ⽬的に適した
クラウドDBを選定する AI投資対効果 アプリ開発・データ分析・運⽤ コストがかかる 通常のWebアプリ開発(Webサービス開発)よりも、 考えるべきことが多い ≒ ⼿戻りコストが⼤きい
⽬的に必要なデータセットを作ろう ぬるさくAIアプリ開発勉強会 10 データ量よりも前に、データ品質が重要である。モデル構築に必要なデータセットを作ることができるのか? たくさんのデータベースを 保有していても、AIは作れない 機械学習⽤のデータセットを ⽤意できるか?が重要
⽬的設定とは、何のために何をどうするのか?を明確にすること ぬるさくAIアプリ開発勉強会 11 STEP1 ⽬的設定 • 分類 未知のデータからクラスを予測 • 回帰
未知のデータから連続値を予測 • クラスタリング データから何かしらの基準でグルーピング • 次元削減 ⾼次元のデータを低次元にマッピング 初学者は、分類と回帰の2つの違いを しっかり理解すれば⼗分
事例: 幸せになるために、私の理想の結婚相⼿を⾃動的に判別したい ぬるさくAIアプリ開発勉強会 12 STEP1 ⽬的設定 • 分類 未知のデータからクラスを予測 •
Aさんは理想のタイプ「優しい系」Bさんは「オラオラ系」 • 回帰 未知のデータから連続値を予測 • Aさんは理想の結婚相⼿ではない(0),である(1) • Bさんは理想の結婚相⼿である確率は78%
私の理想の結婚相⼿を⾒極め⽅が異なる ぬるさくAIアプリ開発勉強会 13 ⽬的設定とは、どんなAIを作りたいのか?を明確にすること。 • 分類 未知のデータからクラスを予測 • Aさんは理想のタイプの「優しい系」Bさんは「オラオラ系」 •
回帰 未知のデータから連続値を予測 • Aさんは理想の結婚相⼿ではない(0),である(1) • Bさんは理想の結婚相⼿である確率は78%
事例: 私の理想の結婚相⼿を⾒極める ぬるさくAIアプリ開発勉強会 14 STEP1 ⽬的設定 • 分類 未知のデータからクラスを予測 •
Aさんは理想のタイプ「優しい系」Bさんは「オラオラ系」 • 回帰 未知のデータから連続値を予測 • Aさんは理想の結婚相⼿ではない(0),である(1) • Bさんは理想の結婚相⼿である確率は78%
⽬的に合わせて、作りたいモデルを具体的にしよう ぬるさくAIアプリ開発勉強会 15 STEP1 ⽬的設定 • 推薦 ユーザーの好みに合わせた提⽰ • 異常検知
不審な挙動を検知 • 頻出パターンマイニング ⾼頻度で出現するパターンを抽出 • 強化学習 正解が不明確な状況で⾏動⽅針を学習
難しい⾔葉は、具体例と紐づけて理解しよう ぬるさくAIアプリ開発勉強会 16 STEP1 ⽬的設定 • 推薦 ユーザーの好みに合わせた提⽰ • 異常検知
不審な挙動を検知 • 頻出パターンマイニング ⾼頻度で出現するパターンを抽出 • 強化学習 正解が不明確な状況で⾏動⽅針を学習
まとめ ぬるさくAIアプリ開発勉強会 17 なぜ、具体化させる必要があるのか? それは、分析⽅法もモデルの作り⽅(構築⽅法)も変わってくるから。 • ⽬的によって、構築するモデルは変わる • モデルが変わると分析⽅針が変わる •
事例: • 理想の結婚相⼿を確率予測するモデル • 理想の結婚相⼿のタイプを分類するモデルは、似て⾮なるモデル
⽬的設定のおさらい ぬるさくAIアプリ開発勉強会 18 曖昧な理解を、ざっくりでいいから、はっきりと理解しよう。 • AI開発で⼤切なことは何ですか? • 機械学習で作れるモデルには、どのような種類がありますか? (2つ以上挙げてみよう) •
なぜ、⽬的やモデルを具体的にする必要がありますか?