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A.I. マーケティングパートナー 戦略セミナー

翔泳社さんMarkeZineとMicrosoftの共催「AI マーケティングパートナー戦略セミナー」に参加しました。Twitterでつぶやいていたので、少し時間が経ちましたが、そのときのまとめを。

マイクロソフト A.I. マーケティングパートナー 戦略セミナー

 

 

 

機械学習は、既知のパターンや知識を再生成した上で自動的に他のデータに適用し、その結果を自動的に意思決定や行動に役立てるために使われる。

データマイニングは、未知のパターンや未知の知識を見つけ出すこと。

ディープラーニングは、高度なコンピューティング性能と特別なタイプのニューラル・ネットワークを組み合わせ、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習すること。画像内のモノや音声内の単語を識別する用途に関しては、ディープ・ラーニングが現時点で最先端の技法。研究者たちは今、パターン認識におけるこれらの成功を、自動翻訳や医療診断、その他の重要な社会問題やビジネス課題といった、より複雑なタスクに適用する方法を探っている。

引用:

www.sas.com

 

西脇さんのセッションでも、機械学習人工知能の違いについて述べていました。

 

 

表題とは関係ないけど、重要なupdate

もぐもぐ

 

この言葉、すごくよいなと思うのでした。

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de:code 2016 期間中のツイートまとめ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Deep Learning - 深層学習

はじめに

AIが日経新聞を盛り上げる昨今、一法人・一個人が、既存のビジネスモデルとAI活用のアイディアやイメージを持つことで、それらを実現できる世の中になっていくのだろうと思います。考えるとわくわくしますね。

では、Deep Learningとはなんなのか?2016年現在の言葉の定義や、これまでの市場動向の情報を、勉強しながらノートをとるようにBlogに記載してまいります。

わたくし個人の趣味に偏って情報させていただきます。ご了承くださいませ。

 

ディープラーニング 言葉の定義

まずはわからないことは辞書とWikipedia先生から。

  • ディープラーニング深層学習deep learning)とは、多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワークdeep neural network)の機械学習の事[1]。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている[2]。概念・手法は1980年前後からあったが、2010年代に画像認識などから急速に盛り上がり、三度目の人工知能ブームと言われる[3]。第三次ブーム以後は、機械学習は単なる流行を超えて社会インフラとして広く定着して行った。コグニティブコンピューティングの核となる技術でもある。
  • 今日のディープラーニングにつながる世界的に最も先駆的研究として、日本の福島邦彦(NHK放送技術研究所、その後大阪大学基礎工学部生物工学科)によって1979年に発表されたネオコグニトロン[27]が挙げられる[28][29]
  • ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。また、Googleをはじめとした多くのIT企業が研究開発に力を入れている。また、自動運転車の障害物センサーにも使われている[30]
  • Facebookは、ユーザーがアップロードした画像を、ディープラーニングによって認識させ、何が写っているかの判別精度を向上させている[32]。また、人工知能研究ラボを2013年に立ち上げ[42]、その成果としてディープラーニング開発環境を2015年1月16日にオープンソースで公開した。これは、GPU環境において、従来のコードの23.5倍の速度を実現しており[43]、ディープラーニングの研究開発の促進が期待されている[44]

個人的には、ざっくりAIについて学ぼうと思ってのDeep Learning入りだったのですが、Deep LearningはAIの能力のひとつ、なのかな。「脳の機能をコンピュータ上に再現して機械学習させて、計算や課題解決に利用しよう」ということなのですね。ふむふむ。

人工知能は Deep Learning によって成されるのか? - Sideswipe

 

各社の取り組み

WikipediaではGoogleFacebookの例について記載がありましたが、IBMのWatsonが2011年2月に発表され注目を集めたり、MicrosoftFPGA(=Field Programmable Gate Alley)でDeep Learningを実現し2016年上旬にはCNTKをGitHub上にリリースしています。

www.research.ibm.com

www-03.ibm.com

tkysktmt.hatenablog.com

research.microsoft.com

jp.techcrunch.com

 

どんなところに使えるのだろう。研究者の視点に立って使い方を知りたい。ので、今後調査。宿題。

この方の記事、面白かったです。

特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita

 

あとは、気になっていたNVIDIA Deep Learning Day☺️ GPUの進化がDeep Learning分野の発展を加速させます。

car.watch.impress.co.jp

 「ハイパースケールデータセンターの世界でもっとも先進的なGPU」として紹介されたTESLA P100は、NVIDIAが開発した新たなGPUアーキテクチャである「Pascal」や、最新のプロセス技術である16nm FinFETを採用するなど、新たな技術が積極的に取り込まれている。これによって演算性能とメモリバンド幅をそれぞれ3倍、GPU間の通信速度を5倍として、「基礎体力、根本的な性能を大幅に向上させているのが特徴」だと紹介した。実際の製品は2017年第1四半期の出荷が予定されている。

 

類似ワード Cognitive Computingについて

ところで、Deep Learningについて調べると、Cognitiveというワードもたっぷり出てくるのですね。Deep Learningという言葉にCognitive Computingが内包されているというイメージです。ちょっと違いは不明瞭。。ここも、調べよう。

IT media で検索して、こちらのキーワードで出てくるのはやっぱりIBMのWatsonが圧倒的。

「Cognitive Computing」最新記事一覧 - ITmedia Keywords

使われ方は、2014年下期から2015年上期には主に金融機関に関する記事の中にあり、みずほ銀行三菱東京UFJ銀行IBMのCognitive Computing分野での協業について記事になっています。また、2015年2月に開催されたInterConnect 2015ではCitigroupのCMOの発言が取り上げられています。

 

「便利な決済をはじめ、より良いバンキングサービスは必要とされているが、銀行が必要とされているわけではない」とまで言い切るのは、Citigroupのリテール部門でチーフ・マーケティング・オフィサーを務め、顧客体験とデジタル戦略について責任を持つヘザー・コックス氏だ。

www.itmedia.co.jp

 

それが、2015年夏頃から、Pepperくんの知能拡張について話題になり、教育・IoT分野に広がりを見せています。また、この春には、最近流行りの会話bot囲碁アルゴリズムとしての使われ方が紹介され始めました。

www.itmedia.co.jp

techtarget.itmedia.co.jp

 

そういえば、日本マイクロソフトの女子高生人工知能のりんなちゃんが、SHARPインターンということでTwitterに登場した日がありましたね。

nlab.itmedia.co.jp

企業アカウントの会話botとは、すばらしい使い方・・!中の人が張り付かなくていいんですものね。笑

 

初心者のための記事

初心者のわたしは、こちらの記事も勉強にさせていただきました。画像の抽出もDeep Learningにはいるみたい。

d.hatena.ne.jp

www.atmarkit.co.jp

atmark ITの記事より。リクルートテクノロジーズ 石川さんの調査です。

そもそも機械学習は、大きく二つのフェーズに分けられます。データから特徴を抽出するフェーズと、それを学習し予測・分類を行うフェーズです。両者のうち、今日、リクルートグループ内で多く活躍する「データサイエンティスト」と呼ばれる人々が毎日その手腕を発揮しているのは主に前項のフェーズ「特徴抽出」に当たります。

 わかりやすいっ。インプットと予測・分類までが記載されているけれど、アウトプットの仕方も、Deep Learningを用いることによって適切な方法を判別するようになるのだろうか・・?

 

学習のまとめ

Deep LearningとCognitive Computingの違いは曖昧なものの、大手各社の取り組みについて情報収集できました。ビックデータと機械学習を用いた予測結果をビジネスに反映させる、といった大企業向けの仕掛けから、会話botやゲーム対戦用人工知能などB2C的使い方という身近なところにまで、技術が寄り添ってきているようです。

初心者のNext Step教材に適しているかはまだわからないけれど、NVIDIAさんから出ているオンラインで学べるコース、こちらもGW中に眺めてみようと思います☺️

developer.nvidia.com

 

追記

ニューヨーク メトロポリタン美術館で、Met Galaというファッションの祭典が催されていますが、そちらでも取り上げられていますよ「コグニティブドレス」

IBM WatsonによってTwitterの反応から感情にまつわるキーワードを抽出して分類され、LEDのカラーチェンジに反映するという、面白いドレスです。

http://www.cbsnews.com/news/marchesa-ibm-watson-to-debut-cognitive-dress-at-mondays-met-gala/

So, how does it work? The dress utilizes the same kind of cognitive tools that Watson has been applying to everything from health care to cooking since the computing system first burst onto the scene in 2011, when it famously beat human quiz show champions on "Jeopardy!" Since then, IBM's cognitive computing system has only been growing smarter.

The cognitive dress relied on the various cognitive APIs (application program interfaces), or tools made available to developers from IBM Research, and input from developer partners like Inno360. The Marchesa designers first selected five key human emotions - joy, passion, excitement, encouragement and curiosity - that they wanted the dress to convey. IBM fed Watson hundreds of images of past Marchesa designs, with the cognitive system ultimately choosing a color scheme, identifying different colors with different emotions. For instance, red would represent "confidence," while grey would be tied to "futurism."

 

脱線

「学習」とはちょっと違うけれど最近感激したテクノロジー。音声を自動識別して字幕を作成してくれるMicrosoftの技術です。外国語の動画資料をこちらを用いて変換して、スクリプトを作成できちゃう。翻訳サービスをつけなくてもある程度わかっちゃうのがすごすぎる!

 

azure.microsoft.com

 

This blog is learning tech and biz.

It is my first blog for learning technology and business scheme :-) I am really excited.