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10分で見る人工知能

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2015/04/26 wasabi発表資料です。

Published in: Engineering
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10分で見る人工知能

  1. 1. 10分で見る人工知能 法政大学 理工学研究科 応用情報工学専攻 川崎 雄介
  2. 2. 自己紹介 • 川崎 雄介 – 法政大学 理工学研究科 応用情報工学専攻 M1 – 全脳アーキテクチャ若手の会 会計担当 – まさかのセキュリティ分野で登壇 2
  3. 3. What are these? 3
  4. 4. What are these? 4 “りんご” “なし”
  5. 5. 何故わかったのか? 5 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし”
  6. 6. 平たく言えば人工知能は コンピュータに人のような認識能力を与える 6 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
  7. 7. 図解 7 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし” 知識
  8. 8. 図解 8 赤い+丸い “りんご” 黄色+丸い “なし” 知識 リンゴ! ナシ!
  9. 9. 人工知能(機械学習)の応用範囲 9 商業:レコメンドシステム 医療:画像診断 ネットワーク:スパム検知 セキュリティ:異常検知
  10. 10. (例)セキュリティへの応用 • Jubatusを用いたスパム検知 10 解析ログ 学習 解析 評価 特徴抽出 Jubatus (学習) Jubatus (評価) 10% 90%
  11. 11. なぜ今注目されているのか ① 大量のデータが入手できる環境 11 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
  12. 12. なぜ今注目されているのか ② 特徴量という壁を打ち破った = Deep Learning 12 統計的な特徴 学習の方法 ビッグデータ
  13. 13. 従来 13 知識
  14. 14. 従来 14 知識 キイロッポイ=ナシ
  15. 15. 従来 15 知識 キイロッポイ=ナシ 上が赤い = りんご
  16. 16. 従来 16 知識 !?
  17. 17. 従来 17 知識 !?与えられた画像ひとつひとつに いちいち「赤い」「丸い」などの 特徴をつけていくときりがない!
  18. 18. 機械学習の今 • 識別にとって有益な特徴を「自動」で入手する Deep Learning 18 !!!
  19. 19. 最近の成功例 • Googleの猫 明示的に教えなくとも 「猫」や「顔」の概念を獲得 19 機械が自動生成した画像 Quoc et al, “Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning,” 2011
  20. 20. 最近の成功例 • 一般物体認識コンテスト 1000クラスの画像識別問題で 人間に匹敵する識別性能を実現 (当時識別率 85% ) 20Krizhevsky et al, “Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Network,” 2012
  21. 21. 最近の成功例 • Deep Q Network (DQN) 仕組みそのものはCNN+強化学習 コンピュータに「行動則」を学ばせる 21Volodymyr et al, “Human-level control through deep reinforcement learning,” 2015
  22. 22. 人工知能界隈の動き • 2015 年 1 月 – Torch7 の一部をオープンソース化 • 2015 年 2 月 – 総務省が 技術的特異点に関連する会合を開催 • 2015 年 3 月 – Watson(IBM)が銀行員に「内定」 • 2015 年 4 月 – R社が人工知能研究所を設立 22
  23. 23. まとめ • 人工知能 – コンピュータに人間のような処理能力を与える • AI 界隈は非常にHOT – Deep Learningの出現 • 日本企業もこぞって注目 23

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