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Advanced analyticsのためのAI基礎

Advanced analyticsのためのAI基礎

yuki.okada

March 19, 2022
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  1. 5 • AI 明確な定義はありません。 「知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」(ジョン・マッカーシー) • 機械学習 膨大なデータを処理することでデータから特徴や法則を導き出すAIの手法。 • ディープラーニング

    多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。 AI/機械学習/ディープラーニングの違い AI(人工知能) 機械学習 ディープラーニング 1950年代 1980年代 2000年代
  2. 6 機械学習 AI/機械学習/ディープラーニングの違い ディープラーニング 教師あり学習 入力値(情報)と目的値(答え)をセットで学習し、その関係性や規則 性を見つけること。学習を行ったモデルと新たな入力値から予測を行うこと。 • 回帰:連続した数値を予測 •

    分類:ラベルを予測 教師なし学習 データの特徴を把握するためにグループ分けや情報集約を行うこと。 • クラスタリング • 頻出パターンマイニング • 次元削減 強化学習 何度も試行錯誤しながら、報酬が最大化するように行動を最適化すること。 ニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。 • 画像認識 • 自然言語処理 • 翻訳 • 音声認識 • 音声合成 など × 回帰 分類 クラスタリング
  3. 7 Azure Applied AI Services 業務シナリオに特化したサービス群 Microsoftで提供しているAIサービス Azure Cognitive Services

    カスタム可能な学習済みAIモデル Azure Machine Learning エンドツーエンドの機械学習サービス カスタマイズ 提供済み Azure Cognitive Search Azure Form Recognizer Azure Bot Service Azure Video Analyzer Azure Metrics Advisor Azure Immersive Reader Language Vision Open AI (招待制) Speech Decision
  4. 8 【デモ】Power BIで利用できるAI機能 • ここからはデモを実施します。 • Microsoft社が提供しているオンライン販売シナリオのサンプル ファイルを利用します。 • Power

    BI Desktopは無料で利用することが出来るBIツールです。 https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/downloads/からダウンロードしてください。
  5. 10 • Andreas C. Muller 著、Sarah Guido 著、中田 秀基 訳(2017)

    Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 株式会社オライリー・ジャパン • 総務省 人工知能(AI)研究の歴史 • 松尾 豊(2015)人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの • Microsoft Azure AI • 予測を適用する • 異常検出 参照
  6. 11 • 機械学習アルゴリズム チート シート • Microsoft AI 事例大全 AI

    の活用で企業は何を達成したのか • Microsoft Azure AI Fundamentals: 機械学習用のビジュアル ツールについて調べる • Microsoft Azure AI Fundamentals: Computer Vision について調べる • Microsoft Azure AI Fundamentals: 自然言語処理について調べる • Microsoft Azure AI Fundamentals: 対話型 AI について調べる • Microsoft Azure AI Fundamentals: 意思決定支援について調べる • Microsoft Azure AI Fundamentals: ナレッジ マイニングについて調べる • Power BI でのレポートとダッシュボードの作成 学習サイト