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
対話型AIの構築における工夫とデータセットの重要性 - 素早くデータを構築し検証するためには
Search
yag_ays
September 30, 2022
Research
3
6k
対話型AIの構築における工夫とデータセットの重要性 - 素早くデータを構築し検証するためには
「自然言語MLエンジニアから学ぶ!対話型AIにおける高品質なデータセット作成ノウハウ」
https://campaign.fastlabel.ai/20220930-seminar
yag_ays
September 30, 2022
Tweet
Share
More Decks by yag_ays
See All by yag_ays
目と耳を持った自然言語処理 - スタートアップにおける価値創出のために
yag_ays
1
2.1k
時間情報表現抽出とルールベース解析器のこれから / Temporal Expression Analysis in Japanese and Future of Rule-based Approach
yag_ays
1
1.9k
Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python
yag_ays
9
8.4k
"医者の言葉、患者の言葉、エンジニアの言葉" / MNTSQ Ubie Vertical ai
yag_ays
3
13k
LT at nlp_career
yag_ays
0
290
Review: "Recommending Investors for Crowdfunding Projects"
yag_ays
1
1.1k
Other Decks in Research
See All in Research
大規模言語モデルのバイアス
yukinobaba
PRO
4
700
Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve
eumesy
PRO
7
1.2k
テキストマイニングことはじめー基本的な考え方からメディアディスコース研究への応用まで
langstat
1
120
2024/10/30 産総研AIセミナー発表資料
keisuke198619
1
330
データサイエンティストをめぐる環境の違い 2024年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
580
研究の進め方 ランダムネスとの付き合い方について
joisino
PRO
55
19k
[依頼講演] 適応的実験計画法に基づく効率的無線システム設計
k_sato
0
130
非ガウス性と非線形性に基づく統計的因果探索
sshimizu2006
0
360
日本語医療LLM評価ベンチマークの構築と性能分析
fta98
3
640
システムから変える 自分と世界を変えるシステムチェンジの方法論 / Systems Change Approaches
dmattsun
3
860
第 2 部 11 章「大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて」に向けて / MLOps Book Chapter 11
upura
0
380
文献紹介:A Multidimensional Framework for Evaluating Lexical Semantic Change with Social Science Applications
a1da4
1
220
Featured
See All Featured
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
364
24k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
788
250k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
88
5.7k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
KATA
mclloyd
29
14k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
459
33k
Building an army of robots
kneath
302
43k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
4
370
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
73
9.1k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
27
840
Transcript
ରܕAIͷߏஙʹ͓͚Δͱσʔληοτͷॏཁੑ ૉૣ͘σʔλΛߏங͠ݕূ͢ΔͨΊʹ 2022/09/30 Ubieגࣜձࣾ Ԟా ༟थ
2 Ԟా ༟थ Yuki Okuda Recruit → Sansan → Ubie
@yag_ays ࣗݾհ https://yag-ays.github.io/
3 ࠓ͢͜ͱ / ͞ͳ͍͜ͱ ͢͜ͱ • ʮίΤΧϧςʯʹ͓͚Δର͔ΒͷΧϧςੜ • ͲͷΑ͏ͳλεΫͷσʔλΛΞϊςʔγϣϯʹΑΓ࡞͔ͨ͠ •
σʔλ࡞ͷ࣮ྫհ • ґཔܕͷΫϥυιʔγϯάͷσʔλ࡞ґཔ • ΞϊςʔγϣϯαʔϏεձࣾͷσʔλ࡞ґཔ • σʔλ࡞ʹ͓͚Δૉૣ͍Ձݕূͷॏཁੑ • Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀʹ͓͚Δෆ࣮֬ੑʹ͍ͭͯ ͞ͳ͍͜ͱ • Ξϊςʔγϣϯͨ͠σʔλΛར༻ͨ͠ػցֶशͷ۩ମٕज़ɺΞΫςΟϒϥʔχϯάͳͲ
4 • ࡞ۀऀ • Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀΛߦ͏ਓɻΞϊςʔλʔɺΫϥυϫʔΧʔͱݴ͏ • ୀ۶ͳσʔλ࡞࡞ۀΛࠜؾڧ͘ߦͬͯ͘ΕΔ༗Γ͍ଘࡏ • ґཔऀ •
Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀΛґཔ͢Δਓ • ࠓճͰݴ͏ͱࢲͷ͜ͱɻଵଦͰظͰίϛϡχέʔγϣϯ͕ۤख • ΞϊςʔγϣϯαʔϏεձࣾ • ػցֶशͷσʔλ࡞Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀΛ͚ෛ͏ձࣾͷ͜ͱ • ࠓճͷ߹FastLabel͞ΜͷΑ͏ͳձࣾ ొਓɾ༻ޠ
5 ʮίΤΧϧςʯʹ͓͚Δର͔ΒͷΧϧςੜ
6 ʮίΤΧϧςʯձ͔ΒࣗಈͰΧϧςΛੜ͢ΔϓϩμΫτ ʮࠓͲ͏͞Ε·͔ͨ͠ʁʯ ʮࠓே͔Β಄͕௧ͯ͘ɺు͖ؾগ͋͠ΔΜͰ͢ʯ ɾࠓே͔Β಄௧ ɾᅅؾ • ҩࢣͷͷԻ͔ΒϦΞϧλΠϜͰจࣈى͜͠ & ΧϧςੜΛߦ͏
• ҩࢣͷΧϧςهࡌෛՙͷݮ • จࣈى݁͜͠ՌʹΑΔه (ΠϯϑΥʔϜυίϯηϯτ) ͷׂ
7 • Իೝࣝɿҩࢣͱױऀͷձͷจࣈى͜͠ • ҩྍͷઐ༻ޠͷରԠɺಉԻҟٛޠͷରԠ • e.g. A1cʢ͑ʔΘΜ͠ʔ, ݂ӷݕࠪͷ໊߲ʣɺײછͱסᚔ •
ҩࢣͱױऀͷऀೝࣝɺϚΠΫͷਫ਼ɺࣨͷϊΠζɺ • ࣗવݴޠॲཧɿจࣈىͨ͜͠͠ձςΩετ͔ΒͷΧϧςهࡌจͷ࡞ • ձจͷॻ͖ى͜͠Λೖྗͱͯ͠ѻ͏ • ޱޠௐɺϑΟϥʔɺݴ͍ؒҧ͍ɺͦͦจࣈى͜͠ͷೝࣝؒҧ͍ • ձͷҙຯΛཧղ͠ɺΧϧςจΛநग़/ੜ͢ΔͨΊͷཁλεΫ • ױऀͷݴ༿͔Βҩࢣͷݴ༿ͷมɺࣗવͳΧϧςهࡌจΛ࡞͢Δඞཁ ίΤΧϧςʹ͓͚ΔػցֶशλεΫ ࠓճࣗવݴޠॲཧͷΧϧςจੜλεΫʹ͍͓ͭͯ͠·͢
8 • ύϒϦοΫʹར༻Մೳͳσʔληοτͷෆࡏ • ݸਓใ؍Ͱױऀσʔλ৻ॏʹऔΓѻΘΕɺݚڀͱ͍͑Ͳ༰қʹެ։Ͱ͖ͳ͍ • ҰํͰɺප໊ҩྍτϐοΫͷࣙॻͳͲެ։͞Ε͍ͯΔ • ҩࢣޢࢣͱ͍ͬͨҩྍैࣄऀߴ୯Ձ •
ઐٕೳΛ༗͢Δҩྍैࣄऀͷ୯Ձߴ͍ • ·ͱ·ͬͨ༧ࢉ͕ͳ͚ΕେنʹσʔληοτΛ࡞͢Δ͜ͱ͍͠ ҰൠతͳҩྍυϝΠϯʹ͓͚Δσʔληοτ࡞ͷϋʔυϧ → λεΫʹ߹ͬͨσʔληοτΛ͍͔ʹޮΑ͘࡞͢Δ͔ʁ
9 • ҰൠతʹػցֶशʹΑͬͯ༧ଌ/ੜ͢ΔతมΛɺ࡞ۀऀ͕࡞͢Δ • ࠓճͷ߹ɺ࡞ۀऀΧϧςΛॻ͚ΔҩࢣͰͳ͍ͱͰ͖ͳ͍ → ߴ୯ՁͰֻ͓͕͔ۚΔ ҩࢣͰͳ͍ී௨ͷ࡞ۀऀ͕σʔλ࡞Ͱ͖ΔΑ͏ʹλεΫΛม͢Δ ௨ৗ ʮࠓͲ͏͞Ε·͔ͨ͠ʁʯ
ʮࠓே͔Β಄͕௧ͯ͘ɺు͖ؾ গ͋͠ΔΜͰ͢ʯ ೖྗ ग़ྗ ɾࠓே͔Β಄௧ ɾᅅؾ
10 • ҰൠతʹػցֶशʹΑͬͯ༧ଌ/ੜ͢ΔతมΛɺ࡞ۀऀ͕࡞͢Δ • ࠓճͷ߹ɺ࡞ۀऀΧϧςΛॻ͚ΔҩࢣͰͳ͍ͱͰ͖ͳ͍ → ߴ୯ՁͰֻ͓͕͔ۚΔ • ͠తม͕ܾ·͍ͬͯΔͷͰ͋Εɺٯʹσʔλ෦Λ࡞͢Δͱ͍͏λεΫʹมͰ͖Δ •
ͷձױऀʹ͔ΔΑ͏ʹฏқͳݴ༿Ͱ͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ ҩࢣͰͳ͍ී௨ͷ࡞ۀऀ͕σʔλ࡞Ͱ͖ΔΑ͏ʹλεΫΛม͢Δ ௨ৗ มޙ ʮࠓͲ͏͞Ε·͔ͨ͠ʁʯ ʮࠓே͔Β಄͕௧ͯ͘ɺు͖ؾ গ͋͠ΔΜͰ͢ʯ ೖྗ ग़ྗ ɾࠓே͔Β಄௧ ɾᅅؾ ɾࠓே͔Β಄௧ ɾᅅؾ ʮࠓͲ͏͞Ε·͔ͨ͠ʁʯ ʮࠓே͔Β಄͕௧ͯ͘ɺు͖ؾ গ͋͠ΔΜͰ͢ʯ
11 σʔλ࡞ͷ࣮ྫ - ґཔܕ
12 • ୈ1εςοϓͱͯ͠ΫϥυιʔγϯάΛར༻ͯ͠σʔλऩू • ͱʹ͔͘ਫ਼͕ͯ͘ྑ͍ͷͰσʔλ͕͋ΕΧϧςੜ͕Ͱ͖Δ͜ͱΛݕূ͍ͨ͠ • Σϒ্Ͱґཔऀͱ࡞ۀऀ͕ΓऔΓ͢ΔΫϥυιʔγϯάͷϓϥοτϑΥʔϜΛར༻ • ґཔ༰ •
6໊ʹґཔʢσʔληοτΛ3ׂɺಉҰλεΫΛ2໊ʹׂΓৼΓʣ • λεΫࣗମ1ਓ͋ͨΓ4࣌ؒ΄ͲͰऴྃ͢Δྔ • ΞϊςʔγϣϯπʔϧOSSͷDoccano*Λར༻ ୈ1εςοϓɿґཔܕͷΫϥυιʔγϯάαʔϏεΛར༻ * https://github.com/doccano/doccano
13 ϝϦοτ • Ձ֨ަব͕ՄೳͰɺൺֱత҆Ձʹ͑ΒΕΔ • ࢧ͍ํ๏: ݻఆใु / ࣌ؒ୯Ձ Λબ
• ࡞ۀऀͷϦιʔεΛؾʹ͢Δඞཁ͕ͳ͍ ʢܖ࣌ʹظՔಇఆΛ߹ҙʣ • ৬छઐٕೳΛߟྀͨ͠ґཔ͕Մೳ • ҩࢣޢࢣͱ͍ͬͨ৬छΛެ։͍ͯ͠ Δਓʹରͯ͠ɺݸผʹґཔՄೳ ґཔܕͷΫϥυιʔγϯάαʔϏε σϝϦοτ • ४උґཔ࣌ͷཧ͕͔͔Δ • ࡞ۀऀ͝ͱʹ࡞ۀγʔτid/passwordΛɹ ͍ग़ͯ͠ݸผʹ࿈བྷ • ࡞ۀऀͷ࣭࿈བྷʹճ͕ඞཁ • ґཔ͕ଟ͘ͳΕͳΔ΄Ͳཧ૿େ • ܧଓతͳґཔ͕͍͠߹͕͋Δ • ༏ྑͳ࡞ۀऀ͕͍ͨͱͯ͠ɺܧଓతʹ࡞ۀΛ ґཔͰ͖Δ͔ͦͷ࡞ۀऀ࣍ୈ
14 ΫϥυιʔγϯάʹΑΔΞϊςʔγϣϯ࡞ۀͷྲྀΕ ࣄલ४උ ืूɾܖక݁ɾґཔ ࡞ۀ ࡞ۀྃ ݕ ݁Ռͷूܭ
15 • Ξϊςʔγϣϯ༻ͷσʔληοτ࡞ • ࡞ۀऀ͝ͱʹσʔλΛׂ͢Δ • શϥϯμϜ͕ྑ͍ͷ͔ɺಉҰ࡞ۀऀʹಉ ͡ͷσʔλΛͤͨ΄͏͕ྑ͍ͷ͔ • ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯΛ࡞
• ࡞ۀํ๏Λهड़ͨ͠υΩϡϝϯτ • ΨΠυϥΠϯ͕ਫ਼៛ʹఆ·͍ͬͯͳ͍ͱɹ ظ͢ΔΞτϓοτ͕ग़ͯ͜ͳ͍ • ࡞ۀऀͷ࣭ͳͲʹԠͯ͡ਵ࣌Ξοϓσʔτ͠ ͍ͯ͘ ࡞ۀͷྲྀΕ: ࣄલ४උ ࣄલ४උ ืूɾܖక݁ɾґཔ ࡞ۀ ࡞ۀྃ ݕ ݁Ռͷूܭ
16 ࣮ࡍʹ࡞ͨ͠ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯ
17 ࣮ࡍʹ࡞ͨ͠ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯ ࡞ۀํ๏ πʔϧͷ͍ํखॱ ۩ମྫ ྑ͍ೖྗ/ѱ͍ೖྗͷྫࣔ શମͷ֓ཁ ɾͳͥ͜ͷλεΫΛ͢Δͷ͔
18 • ฏқͳݴ༿ͰΘ͔Γ͘͢આ໌͠ɺεΫϦʔϯγϣοτಈըΛଟ༻͢Δ • ࡞ۀऀҰൠͷਓͳͷͰɺͳΔ͘ԣจࣈઐ༻ޠΘͣʹฏқͳݴ༿Λ͏ • ࣮ࡍͷπʔϧͷ͍ํΛը૾ಈըͰઆ໌͢Δͱཧղ͕ૣ͍ • ࡞ۀͷ۩ମྫΛఏࣔ͢Δ •
ͲΜͳΞτϓοτΛظ͞Ε͍ͯΔͷ͔Λཧղͯ͠Β͏ • ͨͩ͠ྫࣔͷΠϝʔδ͕ڧ͗͢ΔͱͦΕʹҾͬுΒΕͯ͠·͏ͷͰɺඞཁ࠷খݶʹ͢Δ • (ඞཁʹԠͯ͡) ಡΜͩޙʹ؆୯ͳ࡞ۀΛͬͯΒ͏ • υΩϡϝϯτΛಡΜ͚ͩͩͰᘳʹͰ͖ΔΘ͚Ͱͳ͍ • ࡞ۀऀͷཧղٕྔΛଌΔͨΊʹɺٖతͳλεΫΛ࣮ߦͯ͠Β͏ ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯͷίπ
19 • ืू • ืूจΛ࡞ͯ͠ग़ߘ • ࡞ۀ༰ͷઆ໌ • ୯Ձ /
ใुͷछྨ (ݻఆใु or ࣌ؒ୯Ձ) • ఆ࣌ؒ • ඞཁεΩϧܦݧ • ϓϥοτϑΥʔϜʹΑͬͯґཔଆ͔Β࡞ۀऀ Λબͯ͠࡞ۀґཔΛૹΔ͜ͱՄೳ • ܖక݁ɾґཔ • Ԡืऀʹ͕ͳ͚Εґཔ͠ۀΛ։࢝ ࡞ۀͷྲྀΕ: ืूɾܖక݁ ࣄલ४උ ืूɾܖక݁ɾґཔ ࡞ۀ ࡞ۀྃ ݕ ݁Ռͷूܭ
20 ࡞ۀલͷίϛϡχέʔγϣϯɿ࡞ۀऀͱͷίϛϡχέʔγϣϯ ܖޙͷѫࡰͱґཔ ݕͱՃରԠ
21 • جຊతʹ࡞ۀऀͷ࡞ۀ͕ྃ͢ΔͷΛͭ • ͨͩ͠ฒྻͰෳͷ࡞ۀऀʹґཔ͍ͯ͠Δͱɹ ίϛϡχέʔγϣϯ͕ൃੜ͢ΔͨΊຖேϓϥο τϑΥʔϜͷνϟοτཝΛνΣοΫ͢Δ • ࡞ۀʹؔ͢Δ࣭ͷճରԠ •
͕ࣗґཔͨ͠ํ͔ͳΓஸೡʹͬͯ͘ΕΔ ਓ͔ΓͩͬͨͷͰɺࡉ͔͍෦࣭ͯ͘͠ Εͨ • ݕ • Ռͷ࠷ऴνΣοΫ • ࡞ۀͷൈ͚࿙Ε͕͋ΔͱՃͰ࡞ۀͯ͠Β͏ ࡞ۀͷྲྀΕ: ࡞ۀˠྃˠݕ ࣄલ४උ ืूɾܖక݁ɾґཔ ࡞ۀ ࡞ۀྃ ݕ ݁Ռͷूܭ
22 • ϓϩδΣΫτ։࢝ޙͷԾઆݕূʹྑ͍ • ४උ͕ྃ࣍͠ୈ͙͢ʹ࡞ۀΛ։࢝ͯ͘͠ΕΔͷͰɺগྔσʔλͳΒ͙͢ʹू·Δ • ఆ͍ͯ͠ͳ͔ͬͨΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯͷෆඋʹؾ͘͜ͱ͕Ͱ͖Δ • ෳͷ࡞ۀऀͱͷίϛϡχέʔγϣϯ/Ϛωʔδϝϯτ͕ϘτϧωοΫʹͳΓεέʔϧࠔ •
࡞ۀऀͷ࡞ۀ༰ࢦಋ࣭ͷճͳͲɺࢥͬͨҎ্ʹ࡞ۀ͕ൃੜ͢Δ • εέʔϧͤ͞ΔʹґཔऀଆʹཧऀΛཱͯͯɺ࡞ۀ༰ʹशख़ͯ͠Β͏ඞཁ͕͋Δ ґཔܕͷ·ͱΊ → ཧͷݮͱσʔλ࡞ͷεέʔϧΞτͷͨΊʹ ɹΞϊςʔγϣϯ࡞ձࣾґཔ͢Δ͜ͱʹ
23 σʔλ࡞ͷ࣮ྫ - ΞϊςʔγϣϯαʔϏεܕ
24 • ࣍ʹΞϊςʔγϣϯαʔϏεͷձࣾʹґཔ͢Δ͜ͱʹ • ཧͷݮͱσʔλऩू্ͷͨΊ • ॳظݕূΛૉૣ͘ߦ͏ͨΊʹҰ࣌తͳίετ૿ߏΘͳ͍ • ෳࣾʹݟੵΓΛґཔ •
ࢥ͍ͭ͘ΞϊςʔγϣϯαʔϏεΛఏڙ͍ͯ͠ΔձࣾΛϦετΞοϓ͠ɺϝʔϧΛૹΔ • ࠓճλεΫ͕গ͠ෳࡶʢର/ੜλεΫʣͳͷͰɺϦϞʔτϛʔςΟϯάͷґཔߦͬͨ • ࠓճFastLabel͞Μʹґཔ͢Δ͜ͱʹ • ܾΊखஈ + ରԠͷஸೡ͞ • (ੲTwitterͰΓऔΓ͕͋ΓΞϊςʔγϣϯπʔϧ࡞ͬͯͯ໘നͦ͏ͳձࣾͩͬͨͱ͍͏ͷ) ୈ2εςοϓɿΞϊςʔγϣϯ࡞ձࣾͷґཔ
25 ΞϊςʔγϣϯαʔϏεʹґཔ͢Δ͜ͱͰɺ֤ఔ͕Ͳ͏ͳΔ͔ ΞϊςʔγϣϯαʔϏε ࣄલ४උ ืूɾܖక݁ɾґཔ ࡞ۀ ࡞ۀྃ ݕ ݁Ռͷूܭ ࣄલ४උɾґཔ
ݕ ݁Ռड͚औΓ
26 • ࡞ۀऀͷϚωʔδϝϯτ͓Αͼ֤छίϛϡχέʔγϣϯϥΠϯ͕؆ུԽ • େ෯ͳཧݮ ࡞ۀऀͱͷίϛϡχέʔγϣϯϥΠϯ͕؆ུԽ ΫϥυιʔγϯάϓϥοτϑΥʔϜͷ߹ ΞϊςʔγϣϯαʔϏεͷ߹
27 • ࡞ۀ༰΄΅มߋͤͣ • ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯͦͷ··ར༻ • ࡞ۀϓϥοτϑΥʔϜ͚ͩFastLabelಠࣗͷΣϒΞϓϦέʔγϣϯΛར༻ • ίϛϡχέʔγϣϯखஈ͕Slackʹʂ •
ϚϧνϫʔΫεϖʔενϟϯωϧΛ࡞͠ɺslack্ͰίϛϡχέʔγϣϯՄೳʹ • UbieଆͷϓϩμΫτΦʔφʔ։ൃऀࢀՃ͠ɺٞใڞ༗ʹࢀՃͰ͖Δ • ϝʔϧͱҧ͍ɺίϛϡχέʔγϣϯͷ৺ཧతϋʔυϧ͕Լ͕Δ (ΤϯδχΞʹخ͍͠) Ϋϥυιʔγϯά͔Βͷ࡞ۀͷมߋ
28 ୲ऀͱͷίϛϡχέʔγϣϯ ݟੵΓґཔʢܧଓґཔͷ࣌ʣ ࡞ۀ༰ͷ֬ೝ Ξϊςʔγϣϯ݁Ռͷೲ
29 • σʔλͷ࣭มΘΒͣ • ΫϥυιʔγϯάͰࣗͰίϯτϩʔϧͨ࣌͠ͱൺֱͯ͠ɺ࣭શ͘มΘΒͣ • ࡞ۀऀͷཧ͕େ෯ʹݮ͞Εͨ • Ϋϥυιʔγϯάͱൺֱͯ͠ɺࣄతͳ࡞ۀΛେ෯ʹݮΒͤΔ •
Πϯλϥϓτ͕গͳ͘ͳΔɺ͕ࣗશମͷϘτϧωοΫʹͳΔ͜ͱ͕ແ͍ • ݸʑͷ࡞ۀऀͷ࡞ۀ݁ՌͷूܭͳͲͷࡉ͔͍࡞ۀݮͬͨ • ࠷ॳͷλεΫઆ໌ґཔ࣌ͷίϛϡχέʔγϣϯίετ͚ͩඍ૿ • ग़ΓΛͳͨ͘͢Ίʹ͜ͷ෦ඞਢ ΞϊςʔγϣϯαʔϏεར༻ͷ݁Ռ
30 • తͱ͍ͯͨ͠ཧݮ͓Αͼσʔλ࡞ͷεέʔϧԽୡͰ͖ͨ • ॳظݕূʹඞཁͳ͚ͩͷσʔλΛूΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͨ • ΞϊςʔγϣϯαʔϏεଆʹɺ͍͔ʹ࡞ۀΛཧղͯ͠Β͏/దٓํमਖ਼Ͱ͖Δ͔ • ࡞ۀऀʹࢦࣔ͠ͳ͘ͳͬͨ͜ͱͰɺؒతʹΞϊςʔγϣϯͷ࣭Λίϯτϩʔϧ͢Δ͜ͱ ʹͳΔ
• σʔλ࡞Λεέʔϧͤ͞Δ or ܧଓతͳґཔ͕༰қ • ಉ͡ํ๏ͷΞϊςʔγϣϯͳΒɺઆ໌ͷॳظίετ͕ෆཁʹͳΔ͕େ͖͍ • ࡞ۀऀͷՔಇΛαʔϏεଆͰࣄલʹ֬อͰ͖ΔͷϝϦοτ ΞϊςʔγϣϯαʔϏεܕͷ·ͱΊ
31 σʔλ࡞ʹ͓͚Δૉૣ͍Ձݕূͷॏཁੑ
32 • ϓϥοτϑΥʔϜͷબͦΕͧΕಘखෆಘख͕͋Δ • Ϋϥυιʔγϯάɿͱʹ͔͘ॳಈ͕ૣ͍ɺίετΛ͑ΒΕΔ • ΞϊςʔγϣϯαʔϏεձࣾɿґཔऀ(ࣗ)ͷରԠίετΛݮΒͤΔɺεέʔϧͤ͞ΒΕΔ • ͰPoCஈ֊ͷϓϩδΣΫτελʔτΞοϓʹ͓͍ͯͲ͏ཱͪճΕΑ͍ͷ͔ʁ •
ͱΓ͋͑ͣΑ͔͘Βͳ͍͚ͲΞϊςʔγϣϯαʔϏεձࣾʹ͛ΔɺͰવͳ͕Βବ • ෆ࣮֬ੑͷղফͱߴͳݕূ͕ඞཁ ࠓճͷܦݧΛ౿·͑ͨΞϊςʔγϣϯσʔλͷ࡞Γํ
33 • Ξϊςʔγϣϯͷ࡞ۀ • ৗʹఆͰ͖ͳ͍σʔλᐆດͳϧʔϧɺྫ֎έʔε͕ग़ͯ͘Δ • ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯΛ࠷ॳ͔Βᘳʹ࡞Δ͜ͱෆՄೳ • ࡞ۀऀͷೳྗΞτϓοτͷ࣭ •
࡞ۀऀͷϨϕϧҰఆίϯτϩʔϧՄೳͳର͕ͩɺͦͷೳྗΞτϓοτͷ࣭ʹવ Β͖͕ͭ͋Δ • ͦͷΒ͖ͭΞϊςʔγϣϯ͕݅૿͑Δ͝ͱʹ૿େ͍ͯ͘͠ • ඞཁʹͳΔσʔλྔ • ػցֶशʹ͓͍ͯʮͲΕ͘Β͍σʔλ͕͋Ε͍͍Ͱ͔͢ʁʯͱ͍͏࣭͔Βಀ͛ΒΕͳ͍ • ࣮ࡍʹ࡞ͨ͠σʔλΛݩʹػցֶशϞσϧΛֶश/ධՁ͠ͳ͍ͱΘ͔Βͳ͍ զʑԿΛΒͳ͍͔ʁ
34 • Ξϊςʔγϣϯͷ࡞ۀ • ৗʹఆͰ͖ͳ͍σʔλᐆດͳϧʔϧɺྫ֎έʔε͕ग़ͯ͘Δ • ΞϊςʔγϣϯΨΠυϥΠϯΛ࠷ॳ͔Βᘳʹ࡞Δ͜ͱෆՄೳ • ࡞ۀऀͷೳྗΞτϓοτͷ࣭ •
࡞ۀऀͷϨϕϧҰఆίϯτϩʔϧՄೳͳର͕ͩɺͦͷೳྗΞτϓοτͷ࣭ʹવ Β͖͕ͭ͋Δ • ͦͷΒ͖ͭΞϊςʔγϣϯ͕݅૿͑Δ͝ͱʹ૿େ͍ͯ͘͠ • ඞཁʹͳΔσʔλྔ • ػցֶशʹ͓͍ͯʮͲΕ͘Β͍σʔλ͕͋Ε͍͍Ͱ͔͢ʁʯͱ͍͏࣭͔Βಀ͛ΒΕͳ͍ • ࣮ࡍʹ࡞ͨ͠σʔλΛݩʹػցֶशϞσϧΛֶश/ධՁ͠ͳ͍ͱΘ͔Βͳ͍ զʑԿΛΒͳ͍͔ʁ λεΫͷઃܭऀ = ґཔऀ ͔͠அͰ͖ͳ͍ ΞϊςʔγϣϯαʔϏεଆʹ ͤΔ͜ͱՄೳ ػցֶशΤϯδχΞ = ґཔऀ ͔͠ධՁͰ͖ͳ͍
35 • λεΫઃܭਓʹͤΒΕͳ͍ • ػցֶशʹͲ͏͍͏Πϯϓοτ/ΞτϓοτΛظ͢Δ͔Λߟ͑ଓ͚ͳ͚Ε͍͚ͳ͍ • ૉૣ͘ݕূ͠ํमਖ਼Λ܁Γฦ͍ͯ͘͠ɺมԽʹదԠ͢Δ • ιϑτΣΞ։ൃͰ͍͏ΞδϟΠϧ։ൃ •
ΞϊςʔγϣϯΑΔσʔλ࡞ʹ͓͍ͯಉ༷ • ·͔ͣࣗΒɺͦͯ͠पΓΛר͖ࠐΜͰ͍͘ • ·ͣࣗࣗͰݕূదԠͷαΠΫϧΛճͤΔΑ͏ʹͳΔ • ͦΕΛΑΓߴʹճ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δํ๏Λࡧ͍ͯ͘͠ • Ұॹʹݕূͯ͘͠ΕΔΞϊςʔγϣϯαʔϏεΛݟ͚͍ͭͯ͘͜ͱ͕େࣄ ෆ࣮֬ੑʹରԠ͢ΔͨΊʹ
36 • ʮίΤΧϧςʯʹ͓͚Δର͔ΒͷΧϧςੜλεΫͷσʔλ࡞ • ҩࢣͷΑ͏ͳߴ୯Ձͳ࿑ྗΛඞཁͱ͢ΔλεΫΛɺͯ͠Ұൠͷ࡞ۀऀͰՄೳʹ • 2छྨͷํ๏ͰΞϊςʔγϣϯσʔλΛ࡞ • ΫϥυιʔγϯάϓϥοτϑΥʔϜͱΞϊςʔγϣϯαʔϏεͦΕͧΕʹಘखෆಘख͕͋Δ •
ཧͱۚમతίετͷτϨʔυΦϑͳͳ͔ɺ͍͔ʹσʔλ࡞Λεέʔϧ͍͔ͤͯ͘͞ • ૉૣ͘σʔλΛߏங͠ݕূΛճͨ͢Ίʹ • λεΫઃܭऀ͕ओମతʹෆ࣮֬ੑΛ௵͍ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δ • ҰॹʹݕূΛճ͢ύʔτφʔͱͯ͠ͷɺΫϥυιʔγϯάΞϊςʔγϣϯαʔϏε શମͷ·ͱΊ
37 ͓͢͢Ίࢀߟจݙ • ʮΫϥυιʔγϯά͕ෆՄೳΛՄೳʹ͢Δʯౢ ްߦ ஶ ڞཱग़൛ • ΫϥυιʔγϯάͷશମײΛ௫Ήͷʹ࠷ద •
ಡΈͱͯ͠ॻ͔Ε͓ͯΓɺ۩ମࣄྫ͕๛Ͱɺ͕ࣜগͳ͍ • ʮHuman-in-the-Loop ػցֶश ʯ Yukino Baba • https://speakerdeck.com/yukinobaba/human-in-the-loop-machine-learning • ΫϥυιʔγϯάͰ͍͔ʹ࣭Λ୲อ͢Δ͔ͷݚڀࣄྫ͕๛ʹհ͞Ε͍ͯΔ • σʔλͷ࣭ʹରͯ͠ͷΞϓϩʔν͕ࢀߟʹͳΔ Appendix