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。
PythonでAIアプリを作ってみよう@hidefkn[email protected]デジタルハリウッド⼤学院
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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?