猫にもわかるAI

非技術者のための、AIの分類と簡単な説明です。

Transcript

1. 猫にもわかるAI
2. 自己紹介
 - @yoko8ma
 - 某AIスタートアップでSAや技術採用など
 

3. AIの分類 強いAI 弱いAI ルール ベース 遺伝的 アルゴ リズム 機械学習 教師あ り 教師な し 強化学 習 ニューラルネットワーク 深層学習
4. AIとは？
 強いAI 弱いAI と
5. 強いAI

6. 人間と同じように思考できるAI
 - ドラえもん
 - 2001年宇宙の旅のHAL
 - ターミネーター
 2020年現在、強いAIは存在していない
 そもそも実現可能かどうかも不明
 

7. 弱いAI
8. 特定領域の問題解決に特化したAI - ルンバ → 掃除 - Alpha Go → 囲碁 SiriやAlexaも弱いAIの一種
9. AIとは？（再び）
 ルール ベース
 機械
 学習
 遺伝的
 アルゴリズム

10. ルールベースとは？
 事前に設定したルールに一致した答えを返すシステム
 全てのルールを人間が考える
 想定外には対応できない
 クロネコヤマトの再配達受付チャットボットなど

11. 遺伝的アルゴリズムとは？
 手当たり次第に答えを用意して、問題に対して一番成績が良かっ たものを残す
 これを繰り返して最適化していく
 N700系新幹線のフロントノーズ設計など

12. 機械学習とは？
 膨大なデータからパターンを見つけ出す(=学習)
 パターンを使って未知のデータを分類・予測する
 学習方法に種類がある
 - 教師あり学習
 - 教師なし学習
 - 強化学習

13. 教師あり学習とは？
 
 用意したデータに人間がラベル(=正解)をつけていく
 AIはデータとラベルの組み合わせを学習する
 学習した結果をモデルという
 モデルを使って未知のデータから正解を予測する
 
 

14. 教師なし学習とは？
 
 
用意したデータをAIが分類する
 分類した結果に人間がラベルをつける
 分類方法を学習したモデルを使って未知のデータを分類する
 

15. 強化学習とは？
 振る舞いによって得られた報酬から、振る舞いを再帰的に学習す る方法
 自動運転やゲームでの利用が多い

16. AIの分類
 強いAI 弱いAI ルール ベース 遺伝的 アルゴ リズム 機械学習 教師あ り 教師な し 強化 学習 ニューラルネットワーク 深層学習
17. 弊社の主戦場
 深層学習を使わない教師あり学習
 - データはある
 - データに対するラベリングをする
 - 精度の良いモデルをつくる
 - 分類・予測する

18. 分類
 人が在宅かどうか判定したい
 過去の電力データと、それに対応する在不在ラベルを用意する
 学習する
 今の電力データをもとに在不在を判定する

19. 回帰
 過去の発注と在庫のデータがある
 在庫を最小にするような発注数を学習する
 学習したモデルを使って来週の発注数を予測する