AI, Machine Learning, Deep Learningとは何かに関する話

1. 機械学習とDeep Learning
新卒勉強会2回目
2020/05/28
Song Yeongjin
1

2. 2自己紹介
Song Yeongjin(ソン・ヨンジン)
クラスメソッド株式会社 ES部
新卒エンジニア
Facebook: 송영진
専攻: コンピューターサイエンス
研究: Deep Learning
趣味: 野球を見ること、寝ること

3. 3今日話す内容
• 人工知能？機械学習？Deep Learning？
• 機械学習の歴史

4. 人工知能(Artificial Intelligence) 3
人工知能とは、「『計算（computation）』という概念
と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて
『知能』を研究する計算機科学（computer science）の
一分野」を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの
知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技
術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情
報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされ
る。
https://ja.wikipedia.org/wiki/人工知能

5. 人工知能(Artificial Intelligence) 4
一般人の認識：
自然言語処理ができる
人工性格
…を人間の外形にしたもの

6. 6実際は？
Inputデータから
Outputデータを出す
関数を作ること

7. 7こんなものはどうやって作る？
画像ファイルを見て
オブジェクトを分割する関す
INPUT =

8. 8Image Processing
Edge Detection Sobel Mask

9. 9他の分野は？

10. 10機械学習(Machine Learning)
明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論
に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュー
タシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデル

11. 11機械学習(Machine Learning)
人間が勉強したアルゴリズムを
利用してプログラミングする
モデルがデータを見て
勉強するようにする
アルゴリズムをプログラミング

12. 12WHY?
物凄い分野の専門家達が言及して
発見した法則や相関関係があるけれど
まだまだわからないものが多い
コンピューターが自分でデータを見て
規則を立ててテータの中でパターンを
見つけること
未来を予測する記述になる

13. 13WHAT?
データから学習！
…で、どんな学習？
• 教師あり学習(Supervised) : インプットと正解がある
• 分類(Classification)、回帰(Regression)
• 教師なし学習(Unsupervised) : インプットだけ正解なし
• 群集(Clustering)
• 強化学習(Reinforcement) : インプット(Action)に評価をする

14. 14Classification

15. 15HOW?
• 統計学(Statistics) :
ベイズ理論に基盤した
アルゴリズム
• Naive Bayes Classifiers
• Hidden Markov Model

16. 16Naive Bayes Classifiers

17. 17HOW?
• 幾何学(Geometry) : データをベクターにして
幾何学的な関係を見つける
• K-Means Clustering
• K-Nearest Neighbors(kNN)
• Support Vector Machine(SVM)

18. 18K-Means Clustering

19. 19K-Nearest Neighbors(kNN)

20. 20Support Vector Machine(SVM)

21. 21HOW?
• 人工ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network) :
人間の神経細胞(ニューロン)を模倣したモデル(1957)

22. 22Perceptronの限界

23. 23Multi-Layer Perceptronの登場(1980)

24. 24MLPの限界
• XOR問題は解決
• ノイズに弱い
• Layerが増えると学習が
重くなる
• 性能があまり上がらない
• データのPreprocessingが必要

25. 25Deep Neural Networkの登場
• Layerの学習が早くなる方法アルゴリズム
• HWで学習が加速(GPU)
• 性能を上げるためにBigData
• モデル自体でデータからFeature Extraction

26. 26Convolutional Neural Network
Inputに近いNodeはLow-levelの概念を
Outputに近いNodeはHigh-level概念をAbstractionする

27. 27結果？

28. 28今は？
• GAN(Generative Adversarial Networks)

29. 29今は？
• AutoML

30. 30今は？
• Meta Learning

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