学生・社会人の居残り勉強 ~必修科目：機械学習を理解しよう~

・簡単に概略レベルで理解する機械学習
・機械学習のいく末は
・colaboratoryを使った顔認識のハンズオン
・アプリを作ってみた話

Transcript

1. 学生・社会人の居残り勉強 必修科目：機械学習を理解しよう 2018/08/02 Lightning Talk Taisei Hatakeyama Machine Learning & Web App Engineer
2. 自己紹介 新卒でITコンサルタント 2015年 エンジニアになることを決意 2018年 アプリエンジニアとしてスタート 別会社で機械学習エンジニアに 4月 6月 大学ではマーケティング専攻 2011年 経歴 基本情報 name 畠山 大世 hobby 読書（漫画/ビジネス書） 乃木坂46 ゴシップガール sports スキー テニス ゴルフ
3. 経験や勘、考えて決断している 1. 機械学習は必修科目 機械学習とは、機械が優先度づけすること！ 人間 機械 大量のデータを計算し、特徴を探し出す 必要 A 不要 B う〜ん C
4. 1. 機械学習は必修科目 機械学習ができるのは分類と予測！ 予測 分類 データの特徴を見つけ分ける ※もちろん、分類する観点は様々 ・全部、違う図形 ・角の数 ・図形という括りですべて同じ 過去のデータと近しい結果を出す ※もちろん、比較を間違うと ・予測が大ハズレなんてことも
5. 1. 機械学習は必修科目 機械学習が使われている身近なサービス カスタマーサポート マーケティング ライター/メディア 動画 エンジニア
6. 1. 機械学習は必修科目 機械学習が使われるまでの流れ 目的 データ 収集 データ 抽出 モデル 作成 検証 マッチング 精度向上 行動ログ 個人情報 絞る 整理 アルゴリズム マッチング 精度を観測 マッチングビジネスの場合 概要
7. Big Query ML SQLを書くだけで、モデルが作れる 1. 機械学習は必修科目 機械学習エンジニアの終焉！SQLだけで十分！ 最近では、マーケッターやビジネスサイドの方も「SQLなら書ける」というのは多い！
8. 1. 機械学習は必修科目 機械学習エンジニアの終焉！SQLだけで十分！ 目的 データ 収集 データ 抽出 モデル 作成 検証 機械学習エンジニア・データサイエンティストが行なっていた “簡単”な部分は一気にBig Queryに置き換わっていく！（難易度の高いものはまだまだ。）
9. 1. 機械学習は必修科目 実装でなく、設計ができることが重要 目的 データ 収集 データ 抽出 モデル 作成 検証 目的を考えられることが重要！ そのためには、「何に使えるのか」「どう使えるのか」を理解しよう！
10. 2. 機械学習を体験しよう Colaboratoryを使ってみよう
11. 2. 機械学習を体験しよう Colaboratoryを使ってみよう
12. 2. 機械学習を体験しよう Colaboratoryを使ってみよう
13. 3. 機械学習でサービスつくった感想 サービス名は、『Chick Or Bear』 「ひよこ」と「くま」ぐらいは 見分けられる！ 「ひよこ」と「くま」どっち！？ あなたの画像から判定します！！！ Chick Or Bear コンセプト 内容
14. 3. 機械学習でサービスつくった感想 技術要素/アーキテクチャ PC mobile model Image Analysis Vision API TensorFlow API API App Engine Vue.js Vuetify axios モデル 試してみたいものを選んでいたら、変な構成になった。。。
15. ⚫ 機械学習は、強力だがツールでしかない！ ⚫ APIやSQLといった一般的な技術で機械学習ができる！ ⚫ だからこそ、何のために使うかを考えられることが大事！ 4. まとめ 目的を考えられる人が結局強い