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10分で見る人工知能
法政大学 理工学研究科 応用情報工学専攻
川崎 雄介
自己紹介
• 川崎 雄介
– 法政大学 理工学研究科 応用情報工学専攻 M1
– 全脳アーキテクチャ若手の会 会計担当
– まさかのセキュリティ分野で登壇
2
What are these?
3
What are these?
4
“りんご” “なし”
何故わかったのか?
5
赤い+丸い
“りんご”
黄色+丸い
“なし”
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
図解
7
赤い+丸い
“りんご”
黄色+丸い
“なし”
知識
図解
8
赤い+丸い
“りんご”
黄色+丸い
“なし”
知識
リンゴ!
ナシ!
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
(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%
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
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
従来
13
知識
従来
14
知識
キイロッポイ=ナシ
従来
15
知識
キイロッポイ=ナシ
上が赤い = りんご
従来
16
知識
!?
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!
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
!!!
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
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
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
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
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

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10分で見る人工知能

Notas del editor

  1. りんご:富士 なし:豊水
  2. 非常に解釈に逃げがある感じ
  3. 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
  4. Twitter:2006年 Facebook:2006年(一般向けへのローンチ)
  5. 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
  6. 100000枚の学習画像
  7.  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。