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機械学習&AI⼊⾨ DOC ID / Month XX, 2018 / © 2018 IBM Corporation ⽇本アイ・ビー・エム(株) Developer Advocate ⻄⼾ 京⼦

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SPEAKER

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Kyoko NISHITO IBM Developer Advocate @kyokonishito

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本⽇の出席確認 4 https://ibm.biz/BdzMAX 下記のURLより出席確認を兼ねて IBM Cloudにログインお願いします。

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本⽇の資料 5 http://ibm.biz/ml-intro20190731

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このセッションは IBM Developer https://developer.ibm.com/ の 動画を元に作成しています 6 https://developer.ibm.com/videos/introduction-to-machine- learning-and-artificial-intelligence-watson-studio-tutorial-part-1/ Introduction to Machine Learning and Artificial Intelligence – Watson Studio Tutorial Part 1

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ちなみに Part2, Part3はハンズオンの内容です︕ 7 Introduction to Machine Learning and Artificial Intelligence – Watson Studio Tutorial, Part 2 https://developer.ibm.com/videos/introduction-to-machine- learning-and-artificial-intelligence-watson-studio-tutorial-part-2/ Introduction to Machine Learning and Artificial Intelligence – Watson Studio Tutorial, Part 3 https://developer.ibm.com/videos/introduction-to-machine- learning-and-artificial-intelligence-watson-studio-tutorial-part-3/

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⼈⼯知能は ⼈間の知能のはたらきを模倣し, 機械(技術)で実現した能⼒です。 8

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⼈間の知能 Human Intelligence 9 計画 学習 創造性 問題解決 推論 知覚 操作

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10 Examples チャットボット ⾃動運転⾞ 未来の予測 AI作曲 ⾳声認識 AIドクター

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⼈⼯知能(AI)のサブセット(部分集合) 11 ディープ ラーンニング (深層学習) ⼈⼯知能 機械学習 機械学習は⼈⼯知能(AI)のサブセット ディープラーンニングは機械学習のサブセット

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パターン認識と統計から進化した 機械学習とは、 ルールベースのアルゴリズムに従う のではなく、 データから分類と予測を⾏うための モデル構築を⾏うことです。 12

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機械学習 Machine Learning 13 13 課題: ⼼不全がおこるかどうかを判断する *BMI: 体重kg÷(⾝⻑m*⾝⻑m) 実⾏: モデルは⼼不全の有無 を予測 学習: 学習し結果予測モデル作成のために データセットを利⽤ ⼼拍数 BMI 年齢 性別 結果 93 25 49 F False 108 24 32 M False 80 31 60 M True 93 27 58 F True ⼊⼒: ⼼拍数, BMI*, 年齢, 性別

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今までのやり⽅ -- Traditional 14 データ ルール if BPM-BMI > 60: result = True else: result = False 結果 アルゴリズム

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機械学習 Machine Learning 15 データ ルール アルゴリズム 結果

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機械学習 Machine Learning 16 16 課題: ⼼不全がおこるかどうかを判断する *BMI: 体重kg÷(⾝⻑m*⾝⻑m) 実⾏: モデルは⼼不全の有無 を予測 学習: 学習し結果予測モデル作成のために データセットを利⽤ ⼼拍数 BMI 年齢 性別 結果 93 25 49 F False 108 24 32 M False 80 31 60 M True 93 27 58 F True ⼊⼒: ⼼拍数, BMI*, 年齢, 性別

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トレーニング 17 ルール (モデル) データ1 アルゴリズム 結果:Good パラメータ内部調整 データ2 アルゴリズム 結果:Good パラメータ内部調整

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機械学習 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 分類 回帰 ニューラル ネットワーク クラスタ分析 次元削減 ニューラル ネットワーク 報酬 (Reward)

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教師あり学習 機械学習 教師なし学習 強化学習 回帰 Regression 分類 Classification 決定木 Decision Trees サポートベクトルマシン Support Vector Machines ロジスティック回帰 Logistic Regression ランダムフォレスト Random Forests ニューラル ネットワーク 連続した数値を推定

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機械学習 Machine Learning 20 20 課題: ⼼不全がおこるかどうかを判断する データ ポイント 実⾏: モデルは⼼不全の有無 を予測 学習: 学習し結果予測モデル作成のために データセットを利⽤ ⼼拍数 BMI 年齢 性別 結果 93 25 49 F False 108 24 32 M False 80 31 60 M True 93 27 58 F True ⼊⼒: ⼼拍数, BMI*, 年齢, 性別 *BMI: 体重kg÷(⾝⻑m*⾝⻑m) ⽬的変数 Feature 特徴量 説明変数

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分類(Classification)は、与えられ たデータポイントのクラスを予測 するプロセスです。 分類器(classifier)は、与えられた 入力変数がそのクラスとどのよう に関連しているかを学習するため に複数のトレーニングデータを利 用します 21

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Definitions 22 ⼼拍数 BMI 年齢 性別 結果 93 25 49 F False 108 24 32 M False 80 31 60 M True 93 27 58 F True Feature 特徴量 説明変数 モデル Model プログラマーが明⽰的にそれらのパターンをプログラムする必要なしにデータ 中のパターンを⾒つけるのに使⽤されるアルゴリズム 特徴量 Feature (説明変数ともいいます) 個々の測定可能な特性または観察されている現象の特性のデータ ⽬的変数 結果や答えのデータ ⽬的変数

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23 AIが使える分野 農業 群衆の安全 パーソナルアシスタント 災害救助 監視 ⾳楽 航空 災害援助 カスタマーサービス 芸術 ヘルスケア 教育

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