SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 13
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
LT(自由)
大杉直也
2017/02/03
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
1
自己紹介
 大杉直也(@dada_15)
 千葉大(認知科学)→奈良先端(情報)→理研(脳科学)→今ココ
 リクルートテクノロジーズのデータサイエンティスト
 検索ランキングアルゴリズム開発
 客寄せパンダ
会社でなにやっているか?ググればでできます
 自動要約API summpy
https://github.com/recruit-tech/summpy
 MIT License
 学生向けの自然言語処理ハッカソン
学生に負けてたまるか、というノリ(これ大事)
 好きなことを話して良いと言われたので好きなことを話します
 私が好きなはずだから、他の人も好きかもしれない
 是非、雑に聞いてください!
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
2
早速、理研時代の研究の話
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
3
早速、理研時代の研究の話
Deep Learningとかじゃない
本当の脳の神経の方
今週!
脳波
わ・た・し
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
4
機械学習的にはどんな話か
 既存の教師なしの手法を、センサーを増やして教師付き学習で評価する
 対象:
 EEG (頭皮上脳波)
 既存の教師なしの手法:
 アーティファクト除去のためのブラインドセパレーション
独立成分分析とか
 増やしたセンサー:
 ECoG (硬膜下脳波)
これを半球を覆う形で設置して、EEGと同時測定
 教師付き学習:
 ECoGからのEEG線形回帰
周波数フィルターとか前処理あり
 理論的最適解:
 正準相関分析
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
5
より脳科学っぽい研究も話したい
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
6
より脳科学っぽい研究も話したい
こっちもちゃんと研究していた
社会性、それも抑制行動
わ・た・し
去年
ニホンザル
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
7
ニホンザル間でいさかいを人工的に発生
自然とサル間で階級のようなものができる
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
8
社会的抑制は随意的ではない仮説
階級差予測モデルの成績
前頭前野ではなく、
側頭〜頭頂が成績高い
単純な運動予測や報酬予測とは
時間的に分離できる
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
9
人工的な社会性といえば
やはりアナログゲームでしょう
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
10
キャラ差があると楽しい
助成金もらって、子どもと遊んでいるわ・た・し
年2回あるビックサイトのボードゲームイベントで
子どもゲームコーナーを開催
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
11
キャラ差があると楽しい
助成金もらって、子どもと遊んでいるわ・た・し
年2回あるビックサイトのボードゲームイベントで
子どもゲームコーナーを開催
リクルートテクノロジーズでは、
多種多様なスキル・キャリアを持ち合わせた、
さまざまなキャラの専門家をお待ちしております。
(ノルマではない)
Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved
12
質疑応答&フリートーク

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたか
リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたかリクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたか
リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたかRecruit Technologies
 
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアルリクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアルRecruit Technologies
 
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介Recruit Technologies
 
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~Recruit Technologies
 
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」Recruit Technologies
 
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~Recruit Technologies
 
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例Tetsutaro Watanabe
 
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」Recruit Technologies
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントRecruit Technologies
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントRecruit Technologies
 
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」Natsutani Minoru
 
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界Eddystoneで始まるPhysical Webの世界
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界Recruit Technologies
 
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]DeNA
 
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213小川 雄太郎
 
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するにはTakahiro Kubo
 
Rustに触れて私のPythonはどう変わったか
Rustに触れて私のPythonはどう変わったかRustに触れて私のPythonはどう変わったか
Rustに触れて私のPythonはどう変わったかShunsukeNakamura17
 
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネス
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネスコンピュータビジョン技術の実応用とビジネス
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネスYusuke Uchida
 

Was ist angesagt? (20)

リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたか
リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたかリクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたか
リクルートはいかにして、ディープラーニング(深層学習)の導入を成功させたか
 
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアルリクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
 
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
 
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
3万人が利用するリクルートのワイヤレス環境 ~リアクティブからプロアクティブへ~
 
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える「RAFTEL」
 
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~
リクルートにおけるFirefox OSアプリへの取り組み ~0.8人月でできるアプリ!?~
 
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
 
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
 
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
 
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
 
ゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAIゼロから学ぶAI
ゼロから学ぶAI
 
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界Eddystoneで始まるPhysical Webの世界
Eddystoneで始まるPhysical Webの世界
 
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]
ドライブレコーダ映像からの3次元空間認識 [MOBILITY:dev]
 
ML meetup20190327
ML meetup20190327ML meetup20190327
ML meetup20190327
 
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213
電通国際情報サービス_AIテクノロジー部の研究開発と製品開発事例_191213
 
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
 
Rustに触れて私のPythonはどう変わったか
Rustに触れて私のPythonはどう変わったかRustに触れて私のPythonはどう変わったか
Rustに触れて私のPythonはどう変わったか
 
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネス
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネスコンピュータビジョン技術の実応用とビジネス
コンピュータビジョン技術の実応用とビジネス
 

Andere mochten auch

本当は怖いデータ復元
本当は怖いデータ復元本当は怖いデータ復元
本当は怖いデータ復元f kasasagi
 
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学びカーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学びRecruit Technologies
 
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成するEMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成するRecruit Technologies
 
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~Recruit Technologies
 
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルにRecruit Technologies
 
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話Recruit Technologies
 
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイントリクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイントRecruit Technologies
 
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...Recruit Technologies
 
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~Recruit Technologies
 
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場Recruit Technologies
 
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについてUXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについてRecruit Technologies
 
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-Recruit Technologies
 
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所Recruit Technologies
 
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後Recruit Technologies
 

Andere mochten auch (17)

本当は怖いデータ復元
本当は怖いデータ復元本当は怖いデータ復元
本当は怖いデータ復元
 
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学びカーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
 
事業とUXデザイン
事業とUXデザイン事業とUXデザイン
事業とUXデザイン
 
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成するEMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
 
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
 
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに
 
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
 
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
 
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
 
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイントリクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
 
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
 
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
 
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
 
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについてUXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
 
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
Struggling with BIGDATA -リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-
 
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
 
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
 

Ähnlich wie LT(自由)

Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテスト
Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテストPycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテスト
Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテストShoichi Taguchi
 
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話Yuji Sakurai
 
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29Masataka Sato
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わるDIVE INTO CODE Corp.
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わるDIVE INTO CODE Corp.
 
士業関連の人工知能の活用例
士業関連の人工知能の活用例士業関連の人工知能の活用例
士業関連の人工知能の活用例超史 宮崎
 
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会Romotive Japan
 
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。tak9029
 
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作る
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作るAgile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作る
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作るHarumitsu Nobuta
 
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能TATSUYA HAYAMIZU
 
僕の考える最強のビックデータエンジニア
僕の考える最強のビックデータエンジニア僕の考える最強のビックデータエンジニア
僕の考える最強のビックデータエンジニアYu Yamada
 
AI GIRLS COLLECTION_0929
AI GIRLS COLLECTION_0929AI GIRLS COLLECTION_0929
AI GIRLS COLLECTION_0929EikoHoshino
 
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~Yasuhiro Murata
 
人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?Shuyo Nakatani
 
新人考察
新人考察新人考察
新人考察railreku
 
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?Shigeyuki Kameda
 
さくらじまハウス2020
さくらじまハウス2020さくらじまハウス2020
さくらじまハウス2020ShimpeiIwamaru
 
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)Hideki Ohkubo
 

Ähnlich wie LT(自由) (20)

Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテスト
Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテストPycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテスト
Pycon reject banditアルゴリズムを用いた自動abテスト
 
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
リクルートライフスタイル分析基盤チーム2年目が世話するデータ連携bot達のお話
 
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29
Findy を作ってわかった、機械学習エンジニアとその分析 - Machine Learning15minutes! 2017/07/29
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
 
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
第4次産業革命 AIでビジネスの現場が変わる
 
士業関連の人工知能の活用例
士業関連の人工知能の活用例士業関連の人工知能の活用例
士業関連の人工知能の活用例
 
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会
Scratchのご紹介 阿部和広氏講演 Scratch2 romo メディア発表会
 
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
 
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作る
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作るAgile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作る
Agile Tech EXPO - 雑談会話ロボットを Agile に作る
 
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
 
Why python
Why pythonWhy python
Why python
 
僕の考える最強のビックデータエンジニア
僕の考える最強のビックデータエンジニア僕の考える最強のビックデータエンジニア
僕の考える最強のビックデータエンジニア
 
AI GIRLS COLLECTION_0929
AI GIRLS COLLECTION_0929AI GIRLS COLLECTION_0929
AI GIRLS COLLECTION_0929
 
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~
[DynamoDB][AmazonES]メディア向けデータストアサービスをリリースして直面したツラミ ~X-Tech後日談~
 
Why python
Why pythonWhy python
Why python
 
人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?人工知能と機械学習の違いって?
人工知能と機械学習の違いって?
 
新人考察
新人考察新人考察
新人考察
 
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
 
さくらじまハウス2020
さくらじまハウス2020さくらじまハウス2020
さくらじまハウス2020
 
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)
Job-Hub 自由をつかめ(大人の事情ver)
 

Mehr von Recruit Technologies

リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介Recruit Technologies
 
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit groupStruggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit groupRecruit Technologies
 
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...Recruit Technologies
 
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit CompanyHadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit CompanyRecruit Technologies
 
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組Recruit Technologies
 
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズDataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズRecruit Technologies
 

Mehr von Recruit Technologies (6)

リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
 
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit groupStruggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
 
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
 
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit CompanyHadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
 
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
リクルートにおけるデータのインフラ化への取組
 
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズDataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
 

Kürzlich hochgeladen

[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxAtomu Hidaka
 
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000Shota Ito
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdfUPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdffurutsuka
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directoryosamut
 

Kürzlich hochgeladen (9)

[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
 
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdfUPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
 

LT(自由)

  • 1. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved LT(自由) 大杉直也 2017/02/03
  • 2. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 1 自己紹介  大杉直也(@dada_15)  千葉大(認知科学)→奈良先端(情報)→理研(脳科学)→今ココ  リクルートテクノロジーズのデータサイエンティスト  検索ランキングアルゴリズム開発  客寄せパンダ 会社でなにやっているか?ググればでできます  自動要約API summpy https://github.com/recruit-tech/summpy  MIT License  学生向けの自然言語処理ハッカソン 学生に負けてたまるか、というノリ(これ大事)  好きなことを話して良いと言われたので好きなことを話します  私が好きなはずだから、他の人も好きかもしれない  是非、雑に聞いてください!
  • 3. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 2 早速、理研時代の研究の話
  • 4. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 3 早速、理研時代の研究の話 Deep Learningとかじゃない 本当の脳の神経の方 今週! 脳波 わ・た・し
  • 5. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 4 機械学習的にはどんな話か  既存の教師なしの手法を、センサーを増やして教師付き学習で評価する  対象:  EEG (頭皮上脳波)  既存の教師なしの手法:  アーティファクト除去のためのブラインドセパレーション 独立成分分析とか  増やしたセンサー:  ECoG (硬膜下脳波) これを半球を覆う形で設置して、EEGと同時測定  教師付き学習:  ECoGからのEEG線形回帰 周波数フィルターとか前処理あり  理論的最適解:  正準相関分析
  • 6. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 5 より脳科学っぽい研究も話したい
  • 7. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 6 より脳科学っぽい研究も話したい こっちもちゃんと研究していた 社会性、それも抑制行動 わ・た・し 去年 ニホンザル
  • 8. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 7 ニホンザル間でいさかいを人工的に発生 自然とサル間で階級のようなものができる
  • 9. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 8 社会的抑制は随意的ではない仮説 階級差予測モデルの成績 前頭前野ではなく、 側頭〜頭頂が成績高い 単純な運動予測や報酬予測とは 時間的に分離できる
  • 10. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 9 人工的な社会性といえば やはりアナログゲームでしょう
  • 11. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 10 キャラ差があると楽しい 助成金もらって、子どもと遊んでいるわ・た・し 年2回あるビックサイトのボードゲームイベントで 子どもゲームコーナーを開催
  • 12. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 11 キャラ差があると楽しい 助成金もらって、子どもと遊んでいるわ・た・し 年2回あるビックサイトのボードゲームイベントで 子どもゲームコーナーを開催 リクルートテクノロジーズでは、 多種多様なスキル・キャリアを持ち合わせた、 さまざまなキャラの専門家をお待ちしております。 (ノルマではない)
  • 13. Copyright(C)2014 Recruit Technologies Co.,Ltd All rights reserved 12 質疑応答&フリートーク