Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

IBM WatsonでInnovationを

416 views

Published on

Innovation Leaders Summit 2017

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

IBM WatsonでInnovationを

  1. 1. For Innovation, Coordinate Collaboration Up-front 合同会社 井上研一事務所 Innovation Leaders Summit 2017 IBM WatsonでInnovationを ITCA認定ITコーディネータ 井上 研一
  2. 2. プロフィール ITコーディネータ (経済産業省推進資格)・ITエンジニア 合同会社井上研一事務所 代表社員 ※アルティザンエッジ合同会社より2017年4月に商号変更 ITコーディネータ協会 つなぐIT推進委員会 IoT分科会 委員 一般社団法人ITC-Pro東京 IoT/AIチームリーダー Tech Garden School 講師(CakePHP / Monaca / Watson etc…) IBM BlueHubインキュベーションプログラム(第3期) メンター ICTCO(中野区産業振興推進機構)会員 https://inoccu.com Twitter: @inoccu | Facebook: kenichi.inoue © Kenichi Inoue 2017 2
  3. 3. © Kenichi Inoue 2017 3 2017/7 北九州(高校生に) 2017/5, 10 東京 2017/8 名古屋 2017/8 大阪 いろいろなところでWatsonでAI
  4. 4. WatsonはAI的機能を、 アプリに組み込むためのパーツ © Kenichi Inoue 2017 4 Watsonというパーツで、あなたのビジネスに何を付け足すか、 あなたの持っているどんなデータを学習させるかは、あなた次第・・・
  5. 5. パーツをどう組み合わせるか? © Kenichi Inoue 2017 5 この人は何を 言っているのだろう? ↓ NLC / NLU この音は どんな言葉だろう? ↓ Speech To Text いま見えているものは 何だろう ↓ Visual Recognition いままでのコンピュータは 「処理」はできた。 でも「理解」はできなかった 理解できれば、自動化できる
  6. 6. Watsonは何を学ぶか (例)Visual Recognitionの機械学習 © Kenichi Inoue 2017 訓練 データ 学習器 (アルゴリズム) 学習モデル (分類器) データ 分類・予測 結果 6 訓練データを準備すること で、独自の分類器を作成す ることもできる この学習モデルは 自分だけのもの dog cat dog dog cat cat 教師あり
  7. 7. Watson、最近のトピック Watson Machine Learning • いままでのWatsonになかった、回帰予 測系のサービス • モデルの自動作成と手動作成に対応 Watson Discovery • コグニティブ検索が日本語対応して、 ついに登場! • Retrieve and Rank、Document Conversionは非推奨に © Kenichi Inoue 2017 7
  8. 8. Watson Discovery © Kenichi Inoue 2017 8 文書データ (PDFなど) 学習器 (アルゴリズム) コレクション 問い合わせ 回答 クローラー Ingestion 変換・エンリッチ・正規化 WKS カスタム エンリッチメント 訓練データ (自然言語照会) 自然言語照会 Discovery QL DoC R&R Solr R&R Ranker
  9. 9. 最近、ちょっと思うこと • クラウドサービスなのでサービス廃止の可能性は常に気にしておく • Retrieve and Rank/Document Conversion → Discovery • 移行期間や移行パスは準備されている(基本的には移行先の方が機能向上はしている) • Watsonで提供されるサービスの粒度が少し大きくなっているような・・・ • Conversation • Discovery • とはいっても、Conversationだけでできるチャットボットは基本的なものだけだし、Discovery もそれだけではアプリというわけではない • やはり、アプリのパーツとして、何にどう使うかは考える必要がある • やっぱり訓練データを準備して、機械学習して、独自の学習モデルを作るという流れ があるのがWatson • だからこそ、同じWatsonを使っていても、他社との差別化ができる可能性がある © Kenichi Inoue 2017 9
  10. 10. © Kenichi Inoue 2017 Q&A 10

×