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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

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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。

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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

  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 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

  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
  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
  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
  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)
  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
  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
  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
  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?