Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
人工知能と機械学習とデータ分析の違いを理解する
Search
h-fkn
June 08, 2019
Technology
0
100
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
Tweet
Share
More Decks by h-fkn
See All by h-fkn
The advantages and disadvantages of using machine learning with enebular
fkn0839
0
260
ラズパイで写真を撮った話_IoTLT_vol.66_2200812.pdf
fkn0839
0
410
俺のNETFLIX season2 AmazonPersonalize
fkn0839
0
490
俺のNETFLIX season1
fkn0839
0
250
ゆるふわマシーンラーニング#2_内容調整中()
fkn0839
0
310
ゆるふわマシーンラーニング「❝ Google AutoML Tablesでお手軽AI ❞と題して話すつもりだったけど、実際に使ったらお手軽()だった件について5分以内で話す」
fkn0839
1
4.1k
データ分析プロセス/AIアプリケーションの基本設計
fkn0839
0
190
DataScienceBOOTCAMP5th_part1
fkn0839
0
2k
G'SACADEMY LAB5th DataScience
fkn0839
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
能登半島地震で見えた災害対応の課題と組織変革の重要性
ditccsugii
0
250
AI ReadyなData PlatformとしてのAutonomous Databaseアップデート
oracle4engineer
PRO
0
230
許しとアジャイル
jnuank
1
140
なぜAWSを活かしきれないのか?技術と組織への処方箋
nrinetcom
PRO
1
290
ガバメントクラウド(AWS)へのデータ移行戦略の立て方【虎の巻】 / 20251011 Mitsutosi Matsuo
shift_evolve
PRO
2
180
生成AIとM5Stack / M5 Japan Tour 2025 Autumn 東京
you
PRO
0
240
Azure Well-Architected Framework入門
tomokusaba
1
350
「AI駆動PO」を考えてみる - 作る速さから価値のスループットへ:検査・適応で未来を開発 / AI-driven product owner. scrummat2025
yosuke_nagai
3
800
AI時代だからこそ考える、僕らが本当につくりたいスクラムチーム / A Scrum Team we really want to create in this AI era
takaking22
7
4k
extension 現場で使えるXcodeショートカット一覧
ktombow
0
220
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
11
78k
『OCI で学ぶクラウドネイティブ 実践 × 理論ガイド』 書籍概要
oracle4engineer
PRO
3
170
Featured
See All Featured
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.7k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
11
890
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
34
6.1k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.9k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
23k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
5
220
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Designing for Performance
lara
610
69k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
Visualization
eitanlees
148
16k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
Transcript
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
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。
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
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)
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
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
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
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
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
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)
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
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
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
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?