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2019年度後期
植田 康孝
y-ueda@edogawa-u.ac.jp
情報社会とメディア 第1週
森鴎外
データと情報の関係
i2
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i1
i4d5
d1
d2
d3
d4
加工
加工
データ D 情報 I
情報のピラミッド
データ
情報
知識
理論
事物・事象
網羅
取捨選択・意味づけ
一般化
体系化
データ量の拡大
0.0062
ゼタバイト
1
2000年
情
報
量
15万倍
3億倍
2025年2018年
急増する
全世界のデータ量
(米調査会社IDC推計)
※1ゼタ・バイト
=10億テラ・バイト
175
ゼタバイト
33
ゼタバイト
▪ バイト(B)
・半角の英数字1文字(1バイト)
・全角の漢字・ひらがな1文字(2バイト)
▪ キロ・バイト(KB)=1,000バイト
・400字詰め原稿(0.8キロ・バイト)
▪ メガ・バイト(B)=100万バイト
・シェークスピアの全著作(5メガ・バイト)
コンピューターが扱うデータの単位
デジタル情報の単位
▪ ギガ・バイト(GB)=10億バイト
・CD(0.7ギガバイト)
▪ テラ・バイト(TB)=1兆バイト
・標準的なノートPCのHDD(1テラ・バイト)
▪ ペタ・バイト(PB)=1,000兆バイト
・3D映画「アバーター」製作に使われた
記憶装置の容量(1ペタ・バイト)
コンピューターが扱うデータの単位
デジタル情報の単位
▪ エクサ・バイト(EB)=100京バイト
・巨大IT企業が保存しているデータ量
(数十エクサ・バイト)
▪ ゼタ・バイト(ZB)=10垓(がい)バイト
・地球をすっぽり包む1ミリ四方方眼紙の
マス目を全角文字で埋め尽くした時の
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コンピューターが扱うデータの単位
デジタル情報の単位
▪ なぜ、「データ」が重要か?
▪ 深層学習には、
膨大なデータが必要。
データは、人工知能の燃料
▪ 問題が単純なら、データは不要
自分でモデルを作れば良い。
難問を理解するためには、データしかない。
「データ資本主義」
令和時代は「データの時代」
情報のピラミッド
データ
情報
知識
理論
事物・事象
網羅
意味づけ
一般化
体系化
人工知能
(深層学習)
「データ資本主義」
▪ 大量の文を分析すると、
ある単語がどの単語と共に
使われることが多いかという
情報が得られる。
▪ 言語には、意味が似ている単語は
使われ方も似ているという
普遍的な特性がある。
「人工知能」の核となる技術
「相関」の強い言葉は?
▪ 単語には、「ベクトル」空間に
「位置情報」がある。
▪ 似た位置の単語は、
同じ意味であるとする
▪ 90%の精度で同じ位置であれば、
「翻訳」できる単語であるとする。
英語でも、中国語でも同じ方法。
「人工知能」の核となる技術
「自然言語処理」とは・・・
グループ 恋 愛
欅坂46 2.91% 11.17%
HKT48 7.79% 5.19%
AKB48 7.94% 6.35%
SKE48 8.13% 7.5%
NMB48 9.09% 7.06%
乃木坂46 10.61% 1.52%
乃木坂は「恋」、欅坂は「愛」
グループごとに見た登場比率
▪ 太宰治、芥川竜之介、森鴎外の
それぞれの小説に良く登場する
単語を抽出して、
ベクトルの重み付けをすることで、
文章が3人の文豪の
誰に似ているかを
判定できる。
「人工知能」の核となる技術
「自然言語処理」とは・・・
太宰治 芥川龍之介 森鴎外
たばこ マッチ よそ
わな つまらな とともに
づしたる キュラソオ おっしゃら
すみません 云っ 立つ
レインコオト いらっしゃい 阿部
飲ま 何 入っ
何かと 下げ 切り
円 時 玉
朝 何しろ 書く
泣き 芋粥 併
それぞれの作家で出現頻度上位10
「単語の登場頻度」で文体予測
▪ 好きか、嫌いかの「好み」は、
「数字」に置き換えられる。
▪ この数値の類似度によって
「この商品を買った人は
こんな商品も買っています」
というオススメを行っている。
レコメンデーション・エンジン
アマゾン「協調フィルタリング」
「協調フィルタリング」コンセプト
「おすし」の好み
マグロ タイ サバ ホタテ カキ 赤貝
私 好き 普通 普通 好き 好き 大好き
あなた 好き 嫌い 好き 好き 大好き ?
マグロ タイ サバ ホタテ カキ 赤貝
私 3 2 2 3 3 4
あなた 3 1 3 3 4 ?
モリモリ
ウキウキ
どきどき
どんどん
いきいき ぐんぐん
わくわく
「広告」未利用「マーケティング」
「前向き」な感じがする言語分析
きらきら
前向き 係数
明るい 0.35
個性的な 0.29
暖かい 0.20
印象の強い 0.22
暖かい 0.20
嬉しい 0.17
現代風な 0.17
「広告」未利用「マーケティング」
「わくわく」という言葉が与える印象
後向き 係数
落ち着きのない 0.35
軽快な 0.28
安っぽい 0.22
不規則な 0.17
ポジティブ ネガティブ

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