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コンテンツは
ビジネスを動かす
新しい原動力になる
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単価
ドローン
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2007
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同程度の機能を実現す
る機器の単価
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2000
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一回あたりの検査費用
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テクノロジーの製造コスト ビジネスが10億ドル規模に
拡大するまでに要する時間
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3
スタートアップカフェコザ - 最新 AI / Machine Learning 事情
パーソナルアシスタント
(Cortana)
チャットボット
(BOT Framework)
機械学習と開発環境
(Azure Machine Learning
Studio)
深層学習フレームワーク
(Cognitive Toolkit)
認識API
(Cognitive Services)
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AI の民主化
過去のデータの傾向をモデル(数
式やルール)に変換することができ
ます。これを未来のデータに適用す
るシステムを作ると、過去の傾向か
ら未来を予測することができるよう
になります。
例:倒産予測確率の算出
ダイレクトメール反応率の
算出
ある時点のデータを、多次元(3
つ以上のデータ項目)空間にマップ
し、近いデータを集めてグループを
作ることができます。
この機能を活用すると人間には判
別できなかった「似た傾向を持つ」
グループを組むことができます。
例:顧客セグメント作成
大量のデータ項目(変数)の関連
性を高速に計算し、関係を可視化す
ることができます。
これにより、業務環境の状況把握
や、経年変化などを察知できるよう
になる。また、近年はセンサーデー
タの関連を分析して故障予測等に活
かすソリューションが実現できま
す。
例:相関分析
機器故障に関係するセンサー
の組合せ発見
2
多次元空間での集約
1
傾向のモデル化と予測
3
関連性の高い変数の
組み合わせ発見
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28.2 25.8
16.4
11.7
7.3 6.7 5.1 3.5
1
Series1 Series2 Series3 Series4 Series5 Series6 Series7 Series8
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Class Outlook Temp. Windy
Play Sunny Low Yes
No Play Sunny High Yes
No Play Sunny High No
Play Overcast Low Yes
Play Overcast High No
Play Overcast Low No
No Play Rainy Low Yes
Play Rainy Low No
? Sunny Low No
label (y)
play / no play
features
outlook, temp,
windy
values (x)
[Sunny, Low, Yes]
Class Outlook Temp. Windy
Play Sunny Low Yes
No Play Sunny High Yes
No Play Sunny High No
Play Overcast Low Yes
Play Overcast High No
Play Overcast Low No
No Play Rainy Low Yes
Play Rainy Low No
? Sunny Low No
Input data
Data Transformation
Train Model
Algorithm Split Data
Score Model
Evaluate Model
というアルゴリズムを選択した
場合
どの Feature が
何の Value だった
ら妥当なのかを
作ってくれる!
複数の Model を
作ってくれる!
(個数の指定が可
能)
スタートアップカフェコザ - 最新 AI / Machine Learning 事情
スタートアップカフェコザ - 最新 AI / Machine Learning 事情
Deep Learning が向いている
#azurejp
機械学習 教師あり学習
教師なし学習
強化学習
決定木
線形回帰
SVM
ロジスティック回帰
ニューラルネットワーク
クラスタリング
次元削減
Q学習
K-mean法
主成分分析
正準相関分析
ディープニューラル
ネットワーク
畳みこみニューラル
ネットワーク
再帰的ニューラル
ネットワーク
回帰結合ニューラル
ネットワーク
Deep Learning
DeveloperDataScientist
既存のデータベースとの連携の中で
一般的なアルゴリズムによるデータ解析を提供
開発の現場への機械学習のインパク
ト
アルゴリズムとして実装
機械学習によるモデル化
アルゴリズムの実装ではなく、適切なデータの選択とクレンジン
グ、
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AI的な成果
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