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AI案件の よくある落とし穴と人材育成 株式会社キカガク

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 2 会社概要 *機械学習とディープラーニングを含む 協力会社 会社名 株式会社キカガク 設立日 2017年1月 代表 吉崎 亮介 所在地 東京都豊島区池袋 PLAN ACTION DO CHECK We provide education in the best style for you 人工知能(AI)*における教育と コンサルティングサービスを提供

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 3 吉 崎 亮 介 株式会社キカガク 代表取締役社長 代表者紹介 人と人とが教え合える 優しい世界をつくる ✓日経ビッグデータ -「機械学習のデータはそ もそも企業内にない、地道に整える企業が 優位に立てる」 (2017.10.20) ✓共同通信社 -AIどう使う? 教育で 社会への橋渡しを 26歳社長「好き なことで生きる」(2018.1.23) 掲載された 記事の紹介 1991年生まれ 京都出身 舞鶴高等専門学校 画像処理とロボット制御の 研究に従事 ITベンチャー 企業へ就職 京都大学大学院 機械学習による 製造業のプロセ ス改善に従事 株式会社 キカガク 設立 東京大学 客員研究員 へ就任 コンサルティング現場で 得た知見を教育へ 教育 コンサル ティング

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 実績 (法人設立から1年) 4 日本マイクロソフトと Preferred Networksの 初の公認のデータサイ エンス人材養成企業 経済産業省認定 大手AI企業公認 共同プロジェクト多数 ディープラーニングハン ズオンセミナーが「第四 次産業革命スキル習得講 座認定制度」に採択 データサイエンス人材を 育成するプロジェクトに 参画 0 1000 2000 3000 2017.3 2017.6 2017.9 2017.12 #Students 受講生 3000人 5 4 3 2 1 満足度 1 0 0 %

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved AIとは? 5 引用:人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは(Nvidia)

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved AI・機械学習・ディープラーニングの違い 6

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 学習と推論 7 モデル 入力変数 x 出力変数 t (教師データ) 名前:佐藤さん 学習 名前:鈴木さん ・ ・ ・ ・ ・ ・

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 学習と推論 8 入力変数 x 出力変数 y (予測値) 推論 学習済み モデル 名前:鈴木さん

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 教師データ作成の例題 9 MRI画像から異常な箇所とその病名を予測する機械学習 のモデルを構築したい。依頼する前にどのようなデータを 準備しておくべきか考えてください。

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 教師データ作成の例題 10 MRI画像から異常な箇所とその病名を予測する機械学習 のモデルを構築したい。依頼する前にどのようなデータを 準備しておくべきか考えてください。 (x1 ,y1 ) = (200, 250) (x2 ,y2 ) = (250, 300) ラベル:腫瘍 箇所と病名を予測したい場合は同じ形式の教師データが必要

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 11 Step1. 画像の分類(CNN) Step2. 物体の検出(R-CNN) 今 西 吉 崎 顔 ロゴ その他、GANと呼ばれる技術で 画像の生成もできるが、後述す る検証の問題で導入までの障害 が高いため、今回は省略 ディープラーニングが成果を出している領域

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2018 Kikagaku, Inc. All Rights Reserved 12 Step1. 文書の分類(NN) Step2. 機械翻訳(RNN) 野球 サッカー ラグビー バッター イチロー スマホ 急速充電 電動 ホット コールド 自動車 お風呂 私 / は / 吉崎 / です /。 / よろしく / お願い / します / 。 / → 私 / は / キカガク / です /。 / こちらこそ / よろしく / お願い / します / 。 / ディープラーニングが成果を出している領域

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AIエンジニアになることは難しいのか? 学ぶ → 使う・導入するには、大きなハードルがある 当社調べ Webアンケート 回答人数 200名

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開発フロー

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開発フロー 1.企画・ヒアリング ポイント AIがすべてでないことを認識した上で、使うべき案件かを確認

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開発フロー 2.環境構築 ポイント • 最初は解析環境を整備するのも一大プロジェクト • ディープラーニングでは事実上GPUが不可欠であるため、リモート のサーバー上で環境構築できる人材が必要 • AzureのData Science VM上にNvidia-dockerなどでライブラリをまとめた 環境を移植して構築すれば15分程度で環境構築が可能

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開発フロー 3.教師データ作成 ポイント • 枚数が多い場合は時間をかけてでも、前処理アプリを作成 • 画像・動画系のラベル付けはMicrosoftが公開しているVOTTが便利 • 教師データ作成向けのアウトソーシングサービスも増加

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開発フロー 4.前処理・構造化 ポイント • 前処理は「自然言語 前処理」のように調べると大体わかる • 前処理の時間はプログラミングスキルに大きく依存(初心者は結構厳しい) • 構造化は「自然言語 特徴量」のように調べると大体わかるが、どれを 使うべきか選択が難しい(有識者に聞くのが早い) 私は吉崎です。 x = [ ???, ???, …, ??? ] 固定長のベクトル 株式会社キカガク (株)キカガク キカガク株式会社 キカガク 前処理 構造化

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開発フロー 5.モデル構築(機械学習) ポイント • 万能な方法はないため、各アルゴリズムを適材適所で使う • 前処理や特徴量選択によっても性能が変わるため、アルゴリズム単体で 考えるだけでは不十分 • 各アルゴリズムのハイパーパラメータを抑えておく 機械学習の代表的なアルゴリズム • ディープラーニング • Support Vector Machine(SVM) • 決定木 • ガウス過程 • K-means • 主成分分析

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開発フロー 6.仮運用・検証 ポイント • 精度100%が出ないことを踏まえて人手でカバーできる運用フローが不可欠

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開発フロー 7.システム統合 ポイント • Webアプリケーションの場合、 WebAPIで予測値のやり取 りを行うことが多い • 組み込みではエッジで処理する かクラウドで処理するか • 精度が出るが深すぎるNNは、 推論で思わぬネックとなる • DockerやKubernetesのような仮想 化技術は機械学習エンジニアに は不可欠

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一緒に勉強しましょう! #キカガク #dllab 本日の感想をお願いします ディープラーニングハンズオンセミナー 『dllab.ai』で検索! 環境構築 ↓ 前処理・構造化 ↓ モデル構築 画像・時系列・自然言語 福岡@Microsoft福岡 ・6/2(土), 6/9(土), 6/16(土) ・7/4(水)-7/6(金) Webページ:http://dllab.ai/academy/deep-learning-hands-on-seminar/ 申し込み・問い合わせ先 [email protected]

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ご清聴ありがとうございました。