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人工知能と機械学習とデータ分析の違いを理解する

h-fkn
June 08, 2019

 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。

h-fkn

June 08, 2019
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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

    ⽿

    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






    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

    ⽿

    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






    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

    ⽿

    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






    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

    ⽿

    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


    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

    ⽿

    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


    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

    ⽿

    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


    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

    ⽿

    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

    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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