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何故わかったのか? 5 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし”
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平たく言えば人工知能は コンピュータに人のような認識能力を与える 6 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
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図解 7 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし” 知識
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図解 8 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし” 知識 リンゴ! ナシ!
9.
人工知能(機械学習)の応用範囲 9 商業:レコメンドシステム 医療:画像診断 ネットワーク:スパム検知 セキュリティ:異常検知
10.
(例)セキュリティへの応用 • Jubatusを用いたスパム検知 10 解析ログ 学習 解析 評価 特徴抽出 Jubatus (学習) Jubatus (評価) 10% 90%
11.
なぜ今注目されているのか ① 大量のデータが入手できる環境 11 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
12.
なぜ今注目されているのか ② 特徴量という壁を打ち破った =
Deep Learning 12 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
13.
従来 13 知識
14.
従来 14 知識 キイロッポイ=ナシ
15.
従来 15 知識 キイロッポイ=ナシ 上が赤い = りんご
16.
従来 16 知識 !?
17.
従来 17 知識 !?与えられた画像ひとつひとつに いちいち「赤い」「丸い」などの 特徴をつけていくときりがない!
18.
機械学習の今 • 識別にとって有益な特徴を「自動」で入手する Deep Learning 18 !!!
19.
最近の成功例 • Googleの猫 明示的に教えなくとも 「猫」や「顔」の概念を獲得 19 機械が自動生成した画像 Quoc et
al, “Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning,” 2011
20.
最近の成功例 • 一般物体認識コンテスト 1000クラスの画像識別問題で 人間に匹敵する識別性能を実現 (当時識別率 85%
) 20Krizhevsky et al, “Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Network,” 2012
21.
最近の成功例 • Deep Q
Network (DQN) 仕組みそのものはCNN+強化学習 コンピュータに「行動則」を学ばせる 21Volodymyr et al, “Human-level control through deep reinforcement learning,” 2015
22.
人工知能界隈の動き • 2015 年
1 月 – Torch7 の一部をオープンソース化 • 2015 年 2 月 – 総務省が 技術的特異点に関連する会合を開催 • 2015 年 3 月 – Watson(IBM)が銀行員に「内定」 • 2015 年 4 月 – R社が人工知能研究所を設立 22
23.
まとめ • 人工知能 – コンピュータに人間のような処理能力を与える •
AI 界隈は非常にHOT – Deep Learningの出現 • 日本企業もこぞって注目 23
Notas del editor
りんご:富士 なし:豊水
非常に解釈に逃げがある感じ
Jubatus 分類、回帰、推薦、異常検知などを提供する機械学習の分散処理フレームワーク わかりづらい
Twitter:2006年 Facebook:2006年(一般向けへのローンチ)
猫や人に強く反応する箇所から機械が自動生成した画像
100000枚の学習画像
正答率はどうか。ワトソンが選んだ5つの回答の中に正答が含まれていた確率は当初70%未満だった。その後「SMBCダイレクト」と「ネットバンク」、 「インターネットバンキング」は同じ意味を示すなど専門用語を数千項目ほど読み込ませ、検索時にキーワードを指定できるようにしたら正答率は80%を超え た。「7割がいいところかと思っていたが正直に言って驚いた」と岡知博システム統括部部長代理は振り返る。導入後の学習効果を考えると90%も超えられる のではとの手応えを得た。ワトソン君が銀行の内定をつかんだ瞬間だった。
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