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
勉強会2_機械学習のモデル学習と開発について
Search
milky04
May 19, 2024
Programming
0
62
勉強会2_機械学習のモデル学習と開発について
社内勉強会資料です(2023/7/28)
milky04
May 19, 2024
Tweet
Share
More Decks by milky04
See All by milky04
勉強会5_画像生成AIの仕組みと学習・i2i対策
milky04
0
33
勉強会3_LLMを活用する技術について
milky04
0
72
勉強会4_アップデートされたAssistantsAPIを試す
milky04
0
2.4k
勉強会1_SlackのAIチャットボットを作ってみた
milky04
0
74
Other Decks in Programming
See All in Programming
エンジニアのための”最低限いい感じ”デザイン入門
shunshobon
0
130
ゲームの物理
fadis
5
1.5k
AIエージェント開発、DevOps and LLMOps
ymd65536
1
350
あなたとJIT, 今すぐアセンブ ル
sisshiki1969
1
730
Azure SRE Agentで運用は楽になるのか?
kkamegawa
0
260
20250808_AIAgent勉強会_ClaudeCodeデータ分析の実運用〜競馬を題材に回収率100%の先を目指すメソッドとは〜
kkakeru
0
210
画像コンペでのベースラインモデルの育て方
tattaka
3
1.9k
tool ディレクティブを導入してみた感想
sgash708
1
150
パッケージ設計の黒魔術/Kyoto.go#63
lufia
1
150
Updates on MLS on Ruby (and maybe more)
sylph01
1
120
KessokuでDIでもgoroutineを活用する / Go Connect #6
mazrean
0
120
A Gopher's Guide to Vibe Coding
danicat
0
180
Featured
See All Featured
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
70
11k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
695
190k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
185
54k
Visualization
eitanlees
147
16k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
570
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.6k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Transcript
機械学習のモデル学習と開発について
はじめに • 近年AI・機械学習の発展が凄い(ChatGPTなど) →そもそもモデル学習や開発はどのように行っているのか? ⇒実際に私が行った内容や作成したものも交えてお話していきます
機械学習とは • 与えられたデータからいくつかのパターンを認識・学習し、未知のデータを 予測、分類する技術 • 教師あり学習/教師なし学習/強化学習という、大きく3つの方法がある
機械学習の種類 • 教師あり学習 学習データに正解を与えて、正解を出力するように学習させる方法 • 教師なし学習 学習データに正解を与えずに、データの規則性や特徴を導かせる方法 • 強化学習 目的に設定されたスコアを最大化するように、判断を強化させる方法
機械学習モデルとは • 入力データに対して結果(=出力)を導き出す仕組みのこと • 用意したデータを学習する前の基盤となるモデルと、学習後のモデル(学 習済みモデル)の2通りがある →どちらを指すこともあるため、混同しやすい
機械学習の開発の流れ 1. 基盤となるモデルをいくつか選ぶ 2. 学習条件を統一し、各モデルに学習させる 3. 出来た各学習済みモデルの精度を比較する ⇒一番精度の高いモデルを採用する 基盤となるモデルを選ぶ 学習済みモデルが出来る
モデルに学習させる
実際に行った内容 • 基盤となるモデルに、4種類の鳥の画像を学習させる(教師あり学習) • 学習済みモデルを使用して画像分類Webアプリを作成 →実際にコードを見たのち、作成したものを動かします
画像分類(画像認識)の活用例 • 自動運転での物体検知 • スマホのロック解除の顔認証 • 工場での不良品・不純物の検知 • など
今回は画像分類でしたが… • 音声認識など、他の分野でも同様のプロセスでモデルへの学習が可能 例:「こんばんは」という文字の情報付きの「こんばんは」の音声を学習させる →「こんばんは」の音声を文字起こし可能になる
終わりに • AI・機械学習のモデル学習や開発について、実際に私が行った内容や作 成したものも交えてお話しました。 • 今回の内容はあくまで一例であり、比較的簡易なものではありましたが、世 の中のAI・機械学習のモデル学習や開発はこのように行っているんだな、 ということがイメージ出来たなら幸いです