人工知能と機械学習とデータ分析の違いを理解する

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
   @hidefkn
   2019-05-30@デジタルハリウッド⼤学院
   

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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。
   

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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
   

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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）
   

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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
   

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6. ぬるさくAIアプリ開発勉強会 5
   ⼈⼯知能と機械学習とデータ分析
   何となく理解している⾔葉を、具体的に理解しよう
   

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7. AI（⼈⼯知能）とは
   ぬるさくAIアプリ開発勉強会 6
   ⼈⼯知能とは、ざっくり⾔えば概念である
   画像認識
   ⾳声認識
   ⾃然⾔語処理
   視覚
   聴覚
   嗅覚
   味覚
   触覚
   ⼈間
   五感
   ⽬
   ⽿
   ⼝
   線形代数 微分・積分 確率・統計
   数学知識
   機械学習技術を深く理解するための知識
   定
   量
   化
   ︵
   化
   ︶
   機械学習
   モデル
   • SVM
   • 重回帰分析
   • 決定⽊
   • クラスタリング
   • DeepLearning
   アプリ
   何（画像・⾳声・⽂字 等）を学習するかによって、AI（⼈⼯知能）のアウトプットは異なる
   

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8. 事例1: ニュース記事キュレーションアプリ
   ぬるさくAIアプリ開発勉強会 7
   ⼈⼯知能 = 概念 => 編集者の代わりに編集する知性
   画像認識
   ⾳声認識
   ⾃然⾔語処理
   視覚
   聴覚
   嗅覚
   味覚
   触覚
   ⼈間
   五感
   ⽬
   ⽿
   ⼝
   線形代数 微分・積分 確率・統計
   数学知識
   機械学習技術を深く理解するための知識
   定
   量
   化
   ︵
   化
   ︶
   機械学習
   ユーザーが読みたいと思う
   記事を予測するモデル
   • SVM
   • 重回帰分析
   • 決定⽊
   • クラスタリング
   • DeepLearning
   

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9. 事例2: ポートレートモード
   ぬるさくAIアプリ開発勉強会 8
   ⼈⼯知能 = 概念 => ⽬を使わずに物体を判定する
   画像認識
   ⾳声認識
   ⾃然⾔語処理
   視覚
   聴覚
   嗅覚
   味覚
   触覚
   ⼈間
   五感
   ⽬
   ⽿
   ⼝
   線形代数 微分・積分 確率・統計
   数学知識
   機械学習技術を深く理解するための知識
   定
   量
   化
   ︵
   化
   ︶
   機械学習
   ⼈物と背景を判別する
   分類モデル
   • SVM
   • 重回帰分析
   • 決定⽊
   • クラスタリング
   • DeepLearning
   

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10. 機械学習とは、規則性を⾒つけるための⼿法・技術
    ぬるさくAIアプリ開発勉強会 9
    ⼈⼯知能
    画像認識
    ⾳声認識
    ⾃然⾔語処理
    視覚
    聴覚
    嗅覚
    味覚
    触覚
    ⼈間
    五感
    ⽬
    ⽿
    ⼝
    線形代数 微分・積分 確率・統計
    数学知識
    機械学習技術を深く理解するための知識
    数
    値
    機械学習
    モデル
    数値から規則
    性を⾒つける
    ための⼿法
    アプリ
    ⼈間が持つ学習にあたる仕組みを機械（特にコンピュータ）で実現する技術・⼿法の総称である（Wikipedia）
    

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11. データ分析とは、データから規則性を⾒つける業務？
    ぬるさくAIアプリ開発勉強会 10
    ⼈⼯知能
    画像認識
    ⾳声認識
    ⾃然⾔語処理
    視覚
    聴覚
    嗅覚
    味覚
    触覚
    ⼈間
    五感
    ⽬
    ⽿
    ⼝
    線形代数 微分・積分 確率・統計
    数学知識
    機械学習技術を深く理解するための知識
    数
    値
    機械学習
    モデル
    数値から規則
    性を⾒つける
    ための⼿法
    アプリ
    データ分析
    

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12. 機械学習とデータ分析
    ぬるさくAIアプリ開発勉強会 11
    ⼈⼯知能
    画像認識
    ⾳声認識
    ⾃然⾔語処理
    視覚
    聴覚
    嗅覚
    味覚
    触覚
    ⼈間
    五感
    ⽬
    ⽿
    ⼝
    線形代数 微分・積分 確率・統計
    数学知識
    機械学習技術を深く理解するための知識
    数
    値
    機械学習
    モデル
    数値から規則
    性を⾒つける
    ための⼿法
    アプリ
    データ分析
    データサイエンティストの業務範囲？
    モデリング
    

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13. 機械学習とデータ分析
    ぬるさくAIアプリ開発勉強会 12
    ⼈⼯知能
    画像認識
    ⾳声認識
    ⾃然⾔語処理
    視覚
    聴覚
    嗅覚
    味覚
    触覚
    ⼈間
    五感
    ⽬
    ⽿
    ⼝
    線形代数 微分・積分 確率・統計
    数学知識
    定量化するための⽅法論
    ⼒
    機械学習
    モデル
    数値から規則
    性を⾒つける
    ための⼿法を
    選ぶ
    アプリ
    データ分析
    モデリング
    データサイエンス⼒
    エンジ
    ニアリ
    ング⼒
    

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14. まとめ
    ぬるさくAIアプリ開発勉強会 13
    • AI（⼈⼯知能）とは何ですか？
    • 機械学習とは何ですか？
    • 機械学習とデータ分析の違いは？
    

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