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Wacker 8機械学習
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Kosuke Sugahara
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Wacker #8 もう学習は機械に 任せたい M2Mテクノロジーズ 菅原
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2.
テーマ:機械学習
3.
機械学習とは 人工知能における研究課題の一つで、人間が 自然に行っている学習能力と同様の機能をコン ピュータで実現しようとする技術・手法のことで ある。
4.
機械学習の種類 • 教師あり学習 • (強化学習) •
教師なし学習
5.
教師あり学習とは • 予め準備された正解データを基に判定ルー ルを少しずつ改善していくことで未知のデータ への対処精度を上げていく方法(正解が含ま れた学習データが必要) 【活用例】 ・迷惑メールの判定 ・ログ等を元にした故障予知
6.
教師なし学習とは • 学習対象のデータはあるが、それが何かとい う正解は与えずに、どうにかしてなにかしらの 構造や法則を見出すための手法 →グループ分け(クラスタリング) 【活用例】 ・メールのフォルダ分け ・センサーデータを元にしたイレギュラーパター ンの検出
7.
強化学習とは • 半教師あり学習 教師データほど、明確な答えは与えず、「選 択肢」と「報酬」を与えて、与えられた選択肢の 中で、最も報酬が高くなるものを選ばせる 【活用例】 ・将棋、囲碁等ゲームアルゴリズム
8.
ディープラーニング • AI>機械学習>ディープラーニング ・ニューラルネットワークを多段構成して、正解 率を上げるという考え方 AI 機械学習 DL
9.
まずはニューラルネットワーク • 脳神経を模した構成(ニューラルネットワーク) を、作って、各神経節を正解率を元に点数付 けすることで、正しい答えを導けるようにした もの 出力結果を評価して、 正解のノードに高報 酬を与えることで、 次からそのノードの 出力を高評価するよ うに修正(学習) 問 題 入 力 結 果 出 力
10.
機械学習するには
11.
TensorFlow • Google製の機械学習ライブラリ。「テンソルフ ロー」と読む。ディープラーニング出来る、商 用利用可。 https://www.tensorflow.org/
12.
Chainer • Preferred Networks社が開発したニューラル ネットワークを実装するためのライブラリ http://chainer.org/
13.
DeepDream • GoogleのOSS。 • グロ画像作成機。 https://github.com/google/deepdream 参考:
http://psychic-vr-lab.com/deepdream/
14.
ネタデータ 【オープンデータカタログ】 http://www.data.go.jp/?lang=japanese →各種オープンデータのカタログサイト 【RESAS API】 https://opendata.resas-portal.go.jp/ →内閣府 地方創生推進室産。地域ごとの各種経済データを APIで 取得することが出来る 【過去の気象データ】 http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php
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