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。

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？