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
ゆるふわマシーンラーニング「❝ Google AutoML Tablesでお手軽AI ❞と題...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
h-fkn
October 31, 2019
Technology
4.2k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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」
https://enebular.connpass.com/event/143346/
h-fkn
October 31, 2019
More Decks by h-fkn
See All by h-fkn
The advantages and disadvantages of using machine learning with enebular
fkn0839
0
300
ラズパイで写真を撮った話_IoTLT_vol.66_2200812.pdf
fkn0839
0
440
俺のNETFLIX season2 AmazonPersonalize
fkn0839
0
580
俺のNETFLIX season1
fkn0839
0
300
ゆるふわマシーンラーニング#2_内容調整中()
fkn0839
0
340
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
220
DataScienceBOOTCAMP5th_part1
fkn0839
0
2k
G'SACADEMY LAB5th DataScience
fkn0839
0
240
AIアプリ開発に「目的設定」が大切な理由
fkn0839
0
170
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIに障害切り分けを全部やってもらった。 。 。 。
estie
0
340
勉強会企画をアプリで構造化してみた 〜そこで見えた、AIとの付き合い方〜 / I've structured a study group plan using an app.
pauli
0
300
最近評価が難しくなった
maroon8021
0
200
AI時代における最適なQA組織の作り方
ymty
3
350
5分でわかるDuckDB Quack
chanyou0311
4
310
Text-to-SQLをAgentCoreで実現し、生成されるSQLの精度を定量的に評価する
yakumo
2
460
Claude Codeとハーネスについて考えてみる
oikon48
15
6.9k
デジタル・デザイン:次の50年を描く「進化する青写真」
y150saya
0
800
小さいから、全部わかる。— 常駐AI "xangi" のすすめ
sugupoko
0
250
MySQL & MySQL HeatWave Report - June 2026
freshdaz
0
300
水を運ぶ人としてのリーダーシップ
izumii19
4
1.2k
フルAIで個人開発して学んだあれこれ / yuruai vol.1
isaoshimizu
0
170
Featured
See All Featured
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
580
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
330
BBQ
matthewcrist
89
10k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
2
880
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
34k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
810
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
180
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.7k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
340
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
440
Transcript
❝ (PPHMF"VUP.- 5BCMFTͰ͓खܰ"*❞ ͱͯͭ͢͠Γ͚ͩͬͨͲɺ࣮ࡍʹͬͨΒ ͓खܰʢʣͩͬͨ݅ʹ͍ͭͯҎͰ͢ ΏΔ;ΘϚγʔϯϥʔχϯά!גࣜձࣾϑϧ 'VLBOP )JEF
ࣗݾհ !IJEFGLO ਂ ࢚ ੜ·Εւಓग़Ϣυ߹ಉձࣾ දࣾһσʔλαΠΤϯςΟετ݉"*։ൃϓϩ δΣΫτϚωδϟʔܦӦίϯαϧ *5اۀΛܦͯಠཱϢυ߹ಉձࣾઃཱಉ࣌ʹ "*ελʔτ Ξοϓʹॳͷਖ਼ࣾһσʔλαΠΤϯςΟετͱͯ͠ೖࣾΤϯλϝ
খച ௨৴ ۚ༥ͳͲͷ ෯͍ۀքͷσʔλੳ ϞσϧߏஙʹܞΘΔݸਓͰ σʔλੳͷडୗσʔλαΠΤϯε ʹؔ͢ΔߨࢣͳͲΛߦ͏ͦͷޙ ࠶ͼಠཱडୗۀΛฒߦͯ͠αʔϏε։ൃத ओͳ׆ಈ࣮ • 40.10ϗʔϧσΟϯάεגࣜձࣾ %BUB4DJFODF#PPUDBNQUIߨࢣʗ.FOUPS • (`T"$"%&.: -"#ίʔε σʔλαΠΤϯείʔε ߨࢣʗ.FOUPS ࣥච • /VYUKTͱ1ZUIPOͰͭ͘Δ ͵Δ͘͞"*ΞϓϦ։ൃೖ • ͋ͷ͍ͰֶͿࣗવݴޠॲཧʢٕज़ॻయʣ
աڈͷొஃࢿྉ 4QFBLFS%FDLʹͯެ։͍ͯ͠·͢ !άϩʔϏεܦӦେֶӃ ࣮ફ*5Ϗδωεษڧձ !%BUB4DJFODF#005$".1
࠷ۙͷ׆ಈ ॳֶऀ͚ػցֶशͷಉਓࢽΛॻ͍ͨΓɻ
࠷ۙͷσʔλαΠΤϯεք۾ "VUP.- WTσʔλαΠΤϯςΟετ͕ྲྀߦͬͯΔ
࠷ۙͷσʔλαΠΤϯεք۾
࠷ۙͷσʔλαΠΤϯεք۾
࠷ۙͷσʔλαΠΤϯεք۾
࠷ۙͷσʔλαΠΤϯεք۾
ςʔϚ (PPHMF"VUP.- 5BCMFTΛ;Θͬͱཧղͯ͠ɺ "VUP.-ͷ͍ಓΛσʔλαΠΤϯςΟετࢹͰΏΔʙ͘͢
ࠓճɺΏΔʙ͘;Θͬͱ͢͜ͱ • ͦͦ "VUP.- 5BCMFT ͬͯԿʁ • ࣮ࡍʹ "VUP.-
5BCMFTΛͬͯԿΛ"VUPͯ͠Δ͔ମײͯ͠ΈΔ • "VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈΛ;Θͬͱཧղ͢Δ • "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β
ࠓճɺΏΔʙ͘;Θͬͱ͢͜ͱ • ͦͦ "VUP.- 5BCMFT ͬͯԿʁ • ࣮ࡍʹ "VUP.-
5BCMFTΛͬͯԿΛ"VUPͯ͠Δ͔ମײͯ͠ΈΔ • "VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈΛ;Θͬͱཧղ͢Δ • "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β
"VUP.- 5BCMFTͱ ߏԽσʔλΛͬͨϞσϧߏஙΛࣗಈԽͰ͖ΔαʔϏε
"VUP.- 5BCMFTͱ ػցֶश༻ʹ͖Ε͍ʹܗ͞ΕͨߏԽσʔλͰ͋Εɺ ಛྔΤϯδχΞϦϯάɾϞσϧબఆɾϋΠύʔύϥϝʔλνϡʔχϯά ͷ̏ͭͷ࡞ۀΛࣗಈԽͯ͘͠ΕΔαʔϏε
"VUP.- 5BCMFTͱ ػցֶश༻ʹ͖Ε͍ʹܗ͞ΕͨߏԽσʔλͰ͋Εɺ ಛྔΤϯδχΞϦϯάɾϞσϧબఆɾϋΠύʔύϥϝʔλνϡʔχϯά ͷ̏ͭͷ࡞ۀΛࣗಈԽͯ͘͠ΕΔαʔϏε
"VUP.- 5BCMFTͱ "VUP.- 5BCMFTʮௐཧʯΛࣗಈԽ͍ͯ͠ΔΠϝʔδ データ抽出 必要な⾷材を取り出す 使える⾷材かどうか調べる データ加⼯ 調理しやすいように
⾷材の形を整える データベース モデル構築
"VUP.- 5BCMFTͱ ͭ·Γɺྑ͍৯ࡐΛྑ͍ײ͡ʹԼ४උ͓ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δ データ抽出 必要な⾷材を取り出す 使える⾷材かどうか調べる データ加⼯ 調理しやすいように ⾷材の形を整える
データベース モデル構築
"VUP.- 5BCMFT ػցֶश༻ʹ͖Ε͍ʹܗ͞Εͨσʔλ͕ͳ͍ͱ ͙͢ʹ͑ͳ͍Αʔ
"VUP.- 5BCMFT͕ࣗಈͰ࡞ΔϞσϧͷछྨ ճؼϞσϧͱྨϞσϧΛࣗಈͰϞσϦϯάͰ͖Δ ճؼ ྨ ྫ͕͍͘ΒͰചΕΔ͔ Λਪ ྫ໎ϝʔϧ͔Ͳ͏͔ ΧςΰϦΛਪ
"VUP.- 5BCMFT ڭࢣ͋Γֶशͱ͍͏ֶशํ๏Ͱ ճؼྨϞσϧΛࣗಈͰߏஙͯ͘͠ΕΔΑʔ
ࠓճɺΏΔʙ͘;Θͬͱ͢͜ͱ • ͦͦ "VUP.- 5BCMFT ͬͯԿʁ • ࣮ࡍʹ "VUP.-
5BCMFTΛͬͯԿΛ"VUPͯ͠Δ͔ମײͯ͠ΈΔ • "VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈΛ;Θͬͱཧղ͢Δ • "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ "VUP.- 5BCMFTͷΫΠοΫελʔτʹ৮ΕͯΈͨ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ 5BCMF Λ༻ҙ͢ΔʢͪΖΜɺܗࡁΈͷͭʣ *UFN@*% %BUFUJNF *UFN@OBNF $BUFHPSZ 1SJDF
$0-% "$$4 ộ ộ ộ ộ ộ 3*/(
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ($1্ʹ"VUP.- 5BCMFT༻ͷϓϩδΣΫτΛ࡞Δ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ϓϩδΣΫτʹσʔληοτ໊Λઃఆͯ͠ʜ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ σʔληοτΛͿͬࠐΉʢΠϯϙʔτ͢Δʣ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ͍͍ײ͡Ͱදࣔ͞ΕΔ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ͍͍ײ͡Ͱදࣔ͞ΕΔ ྻ ໊ σ ồ λ ܕ
ܽ ଛ Λ ڐ ༰ ͢ Δ ͔ ൱ ͔
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ తมʢਪ͍ͨ͠ྻ໊ʣΛબͿ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ %FQPTJU͍ͯ͠Δ͔ PS͍ͯ͠ͳ͍͔ Λਪ͢ΔྨϞσϧ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ తมΛઃఆͨ͠ͱ͍͏͜ͱ తม
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ͦͷଞͷྻΛઆ໌มͱͯ͠༻͢Δ͜ͱʹͳΔ తม આ໌ม
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ੳ݁ՌܽଛɾϢχʔΫ݅ɾ૬ؔੑɾجຊ౷ܭྔ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ੳ݁ՌܽଛɾϢχʔΫ݅ɾ૬ؔੑɾجຊ౷ܭྔ Ϣ χ ồ Ϋ ݅
૬ ؔ ੑ ฏ ۉ ඪ ४ ภ ࠩ ܽ ଛ ɾ ݸ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ΫϦοΫ͢ΔͱɺՄࢹԽ͞ΕΔͷΘΓͱ͖
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ࣮ɺσʔληοτʹ੍͕ؔͯ͋͠Δ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ࣮ɺσʔληοτʹ੍͕ؔͯ͋͠Δ σʔλྔ σʔλൺ σʔλ࣭ ࣗಈԽͰ͖ͳ͍ ಛྔઃܭ
"VUP.- 5BCMFT ػցֶश༻ʹ͖Ε͍ʹܗ͞Εͨσʔλ͕ͳ͍ͱ ͙͢ʹ͑ͳ͍Αʔ ճ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ແྉͰ͍͍ͨͳΒɺֶश͕࣌ؒͦ͏ͳͭΊͱ͜
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ϙνϙνϙνͰϞσϧτϨʔχϯάʢػցֶशʣ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ਖ਼ɺֶश݁Ռݟ͍͢
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ;ΘͬͱධՁࢦඪ
"VUP.- 5BCMFTʹ৮ΕͯΈͨ ࠞಉߦྻͱಛྔͷॏཁදࣔ͞ΕͯΔͷͰɺ୯७ղऍ͍͢͠ ࠞಉߦྻ ॏཁ
"VUP.- 5BCMFT ಛྔΤϯδχΞϦϯάɾϞσϧબఆɾϋΠύʔ ύϥϝʔλௐෆཁͰϞσϧߏஙͰ͖ͨΑʔ
ࠓճɺΏΔʙ͘;Θͬͱ͢͜ͱ • ͦͦ "VUP.- 5BCMFT ͬͯԿʁ • ࣮ࡍʹ "VUP.-
5BCMFTΛͬͯԿΛ"VUPͯ͠Δ͔ମײͯ͠ΈΔ • "VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈΛ;Θͬͱཧղ͢Δ • "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β
"VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈ ڧΈ ऑΈ ࢲͷ݁ʜ Ϟσϧߏங ϙνϙνͰ0, ՃɾܗࡁσʔλΛ ༻ҙ͠ͳ͖Όବ
σʔληοτʹؔ͢Δ੍͕ଟ͍
"VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈ ڧΈ ऑΈ σʔλαΠΤϯςΟετʢటषʙ͍͓͠͝ͱʣͳ͘ͳΒͳ͍ Ϟσϧߏங ϙνϙνͰ0, ՃɾܗࡁσʔλΛ ༻ҙ͠ͳ͖Όବ
σʔληοτʹؔ͢Δ੍͕ଟ͍
ࠓճɺΏΔʙ͘;Θͬͱ͢͜ͱ • ͦͦ "VUP.- 5BCMFT ͬͯԿʁ • ࣮ࡍʹ "VUP.-
5BCMFTΛͬͯԿΛ"VUPͯ͠Δ͔ମײͯ͠ΈΔ • "VUP.- 5BCMFTͷڧΈͱऑΈΛ;Θͬͱཧղ͢Δ • "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β
"VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β "VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓɺݱঢ়طଘϞσϧͷ1%$"͖͔ σʔληοτ Ϟσϧߏங σʔλੳ σʔλܗ σʔλऩू
ݕূ
"VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β ͖Ε͍ͳσʔλ࣋ͬͯΔPS͖Ε͍ʹͯ͘͠ΕΔ%4͕͍Δ ˠ ̋ Data Lake データをほぼそのまま 保存しているDB
Data Ware House 分析⽤に下処理 を施したDB Data Mart ビジネス観点で 整備されたDB データ • 分析 • モデリング ׆ ༻
"VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β σʔλαΠΤϯςΟετͷྖҬ͜ͷลʹͳΓͦ͏ʢ࣮ࡍͦ͏ʣ Data Lake データをほぼそのまま 保存しているDB Data Ware
House 分析⽤に下処理 を施したDB Data Mart ビジネス観点で 整備されたDB データ • 分析 • モデリング ܗ ऩ ू
"VUP.- 5BCMFTͷ͍ಓͱ͜Ε͔Β ͔Εૣ͔Εɺ͜͏͍͏ײͩ͡ͱࢥ͏ Data Lake データをほぼそのまま 保存しているDB Data Ware
House 分析⽤に下処理 を施したDB Data Mart ビジネス観点で 整備されたDB データ • 分析 • モデリング
"VUP.- 5BCMFT ػցֶश༻ʹ͖Ε͍ʹܗ͞Εͨσʔλ͕ͳ͍ͱ ͙͢ʹ͑ͳ͍Αʔ ճ
5IBOLT