□Author
Masaya Mori, Global Head of Rakuten Institute of Technology, Executive Officer, Rakuten Inc.
森正弥 楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表
□Description
そもそもなぜ人工知能(AI)をビジネスで活用する必要があるのかの視点に基づいて、AI活用戦略について述べた講演の資料です。
□Author
Masaya Mori, Global Head of Rakuten Institute of Technology, Executive Officer, Rakuten Inc.
森正弥 楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表
□Description
そもそもなぜ人工知能(AI)をビジネスで活用する必要があるのかの視点に基づいて、AI活用戦略について述べた講演の資料です。
Invited talk at Deep Learning Tokyo organized by Yahoo Japan!
Applications of deep learning technologies in automobile, robitics, and bio science + future directions
PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
16. ビッグデータのウェブ以外での活⽤用例例(1/2)
l NY市の既存の配電網のproactive maintenanceに機械学習を利利⽤用
l 1500万⼈人が利利⽤用している配電網での実際のデータで実証実験
l 様々な情報から、どの順番にメンテナンスを⾏行行う必要かを決定する
l 300種類の特徴情報(realtime/semi-realtime/static)
l 各種センサデータから挙げられる数百種類のデータ
l 過去のトラブルが記述されたトラブルチケット集記録
(⾃自然⾔言語処理理を⾏行行い、特徴・訓練例例を抽出)
l MTBF (Mean time between failures)を推定
l 情報検索索で利利⽤用されるランキング学習を適⽤用し、どの装置から
チェックが必要かの優先度度付けを⾏行行う
“Machine Learning for the New York City Power Grid”,
J. IEEE Trans. PAMI, to appear,
Con Edison社とコロンビア大の共同研究
16
62. Jubatusの計算モデル
l Jubatusの各⼿手法は次の4つを指定することで表現される
l Model
lm1 lm2 lm3
l ローカル モデル (lm)
l シェア モデル (sm)
sm sm sm
l Update 操作
l ⼊入⼒力力データをとり、lmを更更新 x lm ⇒ lm
l Analyze 操作
l ⼊入⼒力力データをとり、解析結果を返す x lm sm ⇒ y
l Mix 操作
l それぞれのマシンからlmを集め、混ぜた lm sm ⇒ sm
ものをsmに反映させる