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AIアプリ開発に「目的設定」が大切な理由

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June 09, 2019

 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。

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June 09, 2019
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Transcript

  1. 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

  2. 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。
  3. 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

  4. 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)

  5. 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
  6. 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

  7. 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。

  8. 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

  9. 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。
  10. 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
  11. 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

  12. 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
  13. 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%
  14. 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%
  15. 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%
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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?