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
Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 / googlecolabo...
Search
Takahiro Kato
August 26, 2018
Technology
0
1.4k
Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 / googlecolaboratory-de-manabu-ai-no-kiso-to-shotai
[Google Colaboratory](
https://connpass.com/event/96396/)で学ぶAIの基礎と正体で発表した資料です
。
Takahiro Kato
August 26, 2018
Tweet
Share
More Decks by Takahiro Kato
See All by Takahiro Kato
今すぐ数分で出来る業務ハック - 見えない工数の削減と効果 / imasugusufundedekirugyomuhack-minenaikosunosakugentokoka
takahirokato
0
680
Windows10の設定作業をPowerShellでハック / Windows10nosetteisagyowopowershelldehack
takahirokato
0
650
Google Colaboratoryで学ぶ機械学習の基礎 / googlecolaboratory-de-manabu-kikaigakushu-no-kiso
takahirokato
0
500
JAWS-UG 愛媛 第20回勉強会資料 / amazon-sagemaker-demanabu-kikaigakushunokiso-and-tsukaikata
takahirokato
0
1.1k
自己流ML vs Amazon MLから得た知見と未来 / jikoryuml-vs-amazonml
takahirokato
0
1k
業務ハック勉強会@愛媛 オープニングトーク / gyoumu-hack-study-ehime-opening
takahirokato
0
400
経験から学んだ反抗勢力の本音と正しい業務改善の1つのあり方 / gyoumu-hack-study-ehime
takahirokato
0
760
Kaggleで始めるAI(モデル)構築
takahirokato
0
610
AIの理解から始めるAI導入への戦略とAWS
takahirokato
1
2.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
「魔法少女まどか☆マギカ Magia Exedra」の多様なバトルの開発を柔軟かつ効率的に実現するためのPure C#とUnityの分離について
gree_tech
PRO
0
250
知覚とデザイン
rinchoku
1
140
Implementing and Evaluating a High-Level Language with WasmGC and the Wasm Component Model: Scala’s Case
tanishiking
0
170
AWS UG Grantでグローバル20名に選出されてre:Inventに行く話と、マルチクラウドセキュリティの教科書を執筆した話 / The Story of Being Selected for the AWS UG Grant to Attending re:Invent, and Writing a Multi-Cloud Security Textbook
yuj1osm
1
130
AI時代におけるデータの重要性 ~データマネジメントの第一歩~
ryoichi_ota
0
710
CNCFの視点で捉えるPlatform Engineering - 最新動向と展望 / Platform Engineering from the CNCF Perspective
hhiroshell
0
130
生成AI時代のPythonセキュリティとガバナンス
abenben
0
110
Claude Codeを駆使した初めてのiOSアプリ開発 ~ゼロから3週間でグローバルハッカソンで入賞するまで~
oikon48
10
5.4k
「タコピーの原罪」から学ぶ間違った”支援” / the bad support of Takopii
piyonakajima
0
130
「REALITY」3Dアバターシステムの7年分の拡張の歴史について
gree_tech
PRO
0
130
まだ間に合う! 2025年のhono/ssg事情
watany
2
280
AI-Readyを目指した非構造化データのメダリオンアーキテクチャ
r_miura
1
280
Featured
See All Featured
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
30
2.9k
Done Done
chrislema
185
16k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
11k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
61k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.7k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
34
2.3k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
161
23k
Transcript
Google ColaboratoryͰֶͿAIͷجૅͱਖ਼ମ 4AI: Ճ౻ و
Agenda w ࣗݾհ w ༰ͷઆ໌ w ػցֶशͷجૅ ࠲ֶ w
ػցֶशϋϯζΦϯ ϓϩάϥϜ࠲ֶ w ػցֶश·ͱΊ w ͘͘༻ڭࡐͷ͝հ
ࣗݾհ ໊લ Ճ౻و ͔ͱ͏͔ͨͻΖ ࣄɿ Ѫඤݝ৽ډࢢࡏॅ ݩͷձࣾͰάϧʔϓ̨̚*5ਪਐ ࠓ͔͚͍ͬͯΔ̞̩ٕज़ɿ "*ɺ*P5ɺ4FSWFSMFTT"SDIJUFDUVSF
ࠓ͔͚͍ͬͯΔ"*ؔͷٕज़ɾαʔϏεɿ ػցֶशɺ1ZUIPOɺ,BHHMFɺTDJLJUMFBSO ʢσΟʔϓϥʔχϯάΓ͍ͨʜʣ
༰ͷઆ໌
༰ͷઆ໌ ࠓͷΰʔϧ w (PPHMF$PMBCPSBUPSZ˞ ͰػցֶशͷϞσϧΛ࡞ w ػցֶशͷΈͷཧղ w Ͱ͖ΔࣄɾͰ͖ͳ͍ࣄ w
ඞཁͳͷ w ػցֶशͷڭࡐͷ͓࣋ͪؼΓ ˞Ҏ߱$PMBCͱهࡌ
༰ͷઆ໌ ϋϯζΦϯͰΒͳ͍ࣄ w ϓϩάϥϜͷৄ͍͠આ໌ w ػցֶशϓϩάϥϜͷ࡞ w TDJLJUMFBSO ػցֶशϥΠϒϥϦ Λ༻
w σʔλͷલॲཧΛ࣮ࢪ
ػցֶशͷجૅ
ػցֶशͷجૅ ͡Ίʹ w ຊ༰ͷػցֶश㲈ػցֶश<ڭࢣ͋Γֶश> w ຊ༰ͷϞσϧʢܭࢉࣜʣͷྫ ⭕Θ͔Γ͢͞ ❎࣮ફత
ػցֶशͷجૅ ΠϯϓοτΛΞτϓοτʹม Ϟσϧ ࣜ ʹΠϯϓοτͨ͠Λೖͯ͠ࢉग़ ྫɽ͔Βඅ༻Λࢉग़͢Δ"* "*ͷϞσϧɿZY Zඅ༻Y ͕ͷ߹
<> <අ༻>
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y ֶशσʔλ
ϓϩοτਤ্ͷ ͷ༩ ˞ֶशσʔλͱΠϯϓοτ<>ͱΞτϓοτ<අ༻>͕ηοτʹͳͬͨσʔλ
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y Ծઆͷ࡞
˞ԾઆͱΠϯϓοτͱΞτϓοτͷؔΛਪଌ͠ɺࣜͰදͨ͠ͷ
ػցֶशͷجૅ අ༻ Z Y ZY
Ϟσϧͷ࠾༻ Ϟσϧͱֶशσʔλͷޡࠩͷτʔλϧ͕࠷খ͍͞ԾઆΛϞσϧʹ࠾༻
ػցֶशͷجૅ Ϟσϧ·ͱΊ w "*͕Πϯϓοτ˞ΛΞτϓοτ˞ʹม͢Δͷ w ֶशσʔλͱΞϧΰϦζϜʹΑͬͯߏங͞ΕΔͷ w ਖ਼ମࣜ ˞ਓ͔Βͷ࣭ͳͲ ˞ਓ͔Βͷ࣭ʹର͢Δ͑ͳͲ
ػցֶशϋϯζΦϯ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯͰ༻͢Δͷ w ࣮ߦڥ w (PPHMF$PMBCPSBUPSZ w ػցֶश༻ͷσʔλ w TDJLJUMFBSOͷνϡʔτϦΞϧσʔλ
ػցֶशϋϯζΦϯ $PMBCͱʁ w (PPHMF͕ػցֶशͷڭҭݚڀ༻ʹఏڙͨ͠ΞϓϦ w (PPHMF͕ΧελϚΠζͨ͠+VQZUFS/PUFCPPL w ڥ࡞͕୭ͰͰ͖ΔϨϕϧͰ؆୯ w ແྉʢ(16ͷ༻Մೳʣ
˞+VQZUFS/PUFCPPLػցֶशʹΑ͘༻͞ΕΔͷ
ػցֶशϋϯζΦϯ $PMBCͷ੍ݶ w Πϯελϯεىಈ͔Β࣌ؒܦաͰΠϯελϯεఀࢭ w ηογϣϯ͕Ε͔ͯΒܦաͰΠϯελϯεఀࢭ ˞ϒϥβͷΦʔτϦϩʔυͷΞυΦϯͳͲͰରࡦՄೳ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯ։࢝ʂ
ػցֶशϋϯζΦϯ ϋϯζΦϯ༻σʔλ IUUQTCJUMZX&+4 ಡΈࠐΉϑΝΠϧ 3FHSFTTJPO #PTUPOIPVTFQSJDFTJQZOC
ػցֶश·ͱΊ
ػցֶश·ͱΊ ࣈ͔͠ѻ͑ͳ͍ Ϟσϧࣜ ֶशσʔλʹΑͬͯਫ਼͕େ͖͘มԽ͢Δ w ༻͢Δಛ ΧϥϜ ͷચ͍ग़͠ w
ܽଛɾҟৗͷॲཧ मਖ਼ɾআ ਫ਼ߴ͘ͳ͍ աڈσʔλ͔Βਪଌͨ͠࠷దղ తʹԠͯ͡ΞϧΰϦζϜͷܾఆ͕ඞཁ ཁઐࣝ Ϟσϧ࡞Δ͚ͩͳΒ؆୯ɻਫ਼ΛٻΊΔͱ͍͠
ػցֶश·ͱΊ ػցֶशͷ४උ Ӧۀੳͷྫɽ Ӧۀ׆ಈ༰ΛจষͰͳ͘ɺӦۀ׆ಈͷϙΠϯτΛϦετ Ξοϓͯ͠ɺߦಈͷ༗ແ PS είΞ
Ͱೖྗ ΞϙΛࣄલʹͱΓɺࣄ લௐ͔ࠪΒಘͨ Λղܾ͢ΔιϦϡʔγϣ ϯΛఏҊͯ͠ܖ͕ͱ Ε·ͨ͠ Ξϙɹɹɹɹɹ☑ ࣄલௐࠪɹɹɹ☑ ఏҊ࣋ࠐɹ☑ ͓࢈ɹɹɹɹ⬛ ܖ☑
͘͘༻ڭࡐ ͷ͝հ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ w ,BHHMF w $PVSTFSB w 4UBOGPSE6OJWFSTJUZ.BDIJOF-FBSOJOH w ౦ژେֶάϩʔόϧফඅΠϯςϦδΣϯεدߨ࠲˞
w 2JJUBʲεϚϗ0,࣮ߦ͠ͳ͕ΒֶͿʳ౦େদඌݚͷσʔ λαΠΤϯςΟετҭ%FFQ-FBSOJOHجૅߨ࠲Λ ࣗश͢Δ ˞Ҏ߱౦ژେֶ($*دߨ࠲ͱهࡌ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ,BHHMFͱ اۀݚڀऀ͕σʔλΛߘ͠ɺ ੈքதͷ౷ܭՈσʔλੳՈ͕ͦͷ࠷దϞσϧΛڝ͍߹͏ɺ ༧ଌϞσϦϯάٴͼੳख๏ؔ࿈ϓϥοτϑΥʔϜɻ 8JLJQFEJBΑΓҾ༻ ༻͢ΔϓϩάϥϜݴޠʮ1ZUIPOʯɺʮ3ʯͰɺ ʮ+VQZUFS/PUFCPPLʯ༻ҙ͞Ε͍ͯΔɻ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ϝϦοτ ϝδϟʔͳػցֶशͷ։ൃڥ͕ಘΒΕΔ ༷ʑͳσʔλΛ৮Δࣄ͕Ͱ͖Δ ଞͷਓͷϞσϧͷ࡞ํ๏ΛΔ͜ͱ͕ग़དྷΔ ࣗͷϖʔεͰ࣮ફ ίϯϖʹࢀՃ Ͱ͖Δ ϥϯΩϯάʹΑͬͯ٬؍తͳࣗͷ࣮ྗΛܭΕΔ ϥϯΩϯάɾশ߸ɾϝμϧʹΑΔεΩϧͷূ໌
͕ۚΒ͑Δ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ σϝϦοτ ӳޠ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ KaggleΛ׆༻͍ͯ͠Δຊاۀ ίϯϖ։࠵ w ϝϧΧϦ ۚ૯ֹສυϧ w ϦΫϧʔτ ۚ૯ֹສԁ
ίϯϖࢀՃ w %F/" ۀதͷ,BHHMFࢀՃΛਪ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ,BHHMFͷొํ๏ͪ͜ΒΛࢀߟʹ IUUQTCJUMZ.L+WW4
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ Courseraͱ w ੈքதͷେֶͷतۀΛΦϯϥΠϯͰडߨͰ͖ΔαʔϏε w ແঈ मྃূͷൃߦ༗ঈ w ͓Ίͷतۀ4UBOGPSE6OJWFSTJUZ.BDIJOF
-FBSOJOH w Իӳޠ͕ͩຊޠࣈນ͋Γ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ ౦ژେֶGCIدߨ࠲ͱ • Deep LearningͰ༗໊ͳ౦େদඌݚ͕Jupyter notebook ܗࣜͰσʔλੳ/ Deep LearningߨٛࢿྉΛͦΕͧΕ ެ։
• PythonػցֶशؔͷϥΠϒϥϦͷษڧ͋Γ
͘͘༻ڭࡐͷ͝հ PythonؚΊͯجຊ͔Βษڧ͢Δ߹ ➡౦ژେֶGCIدߨ࠲ Qiitaهࣄ: https://bit.ly/2MgRSMw ػցֶशͷ͔Γ͍͢तۀΛٻΊΔ߹ ➡Coursera: https://www.coursera.org/ ଞਓΛࢀߟʹ͍ͨ͠ɾ࣮ફ͍ͨ͠߹ ➡Kaggle:
https://www.kaggle.com/