2. １９４６： ＥＮＩＡＣ，高い計算能力 フォン・ノイマン「俺の次に頭の良い奴ができた」 １９５２： Ａ．Ｓａｍｕｅｌによるチェッカーズプログラム 機械学習と人工知能の歴史 2 １９５７：Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ニューラルネットワークの先駆け 第一次ニューラルネットワークブーム １９６３：線形サポートベクトルマシン １９８０年代：多層パーセプトロン，誤差逆伝搬， 畳み込みネット 第二次ニューラルネットワークブーム １９９２： 非線形サポートベクトルマシン （カーネル法） 統計的学習 線形モデルの限界 非凸性の問題 １９９６： スパース学習 （Lasso） ２００３： トピックモデル （LDA） ２０１２： Supervision （Alex-net） 第三次ニューラルネットワークブーム データの増加 ＋計算機の強化 １９６０年代前半： ＥＬＩＺＡ（イライザ）， 擬似心理療法士 １９８０年代

2. ⾃自⼰己紹介 l  海野  裕也 (@unnonouno) l  Jubatusチームリーダー l  分散オンライン機械学習基盤 l  2011年年4⽉月からPFIにJOIN 専⾨門 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  テキストマイニング 3. 宣伝 l  明後⽇日 5/18（⼟土）にTwitter研究会@フューチャーアー キテクトで発表します l  6/2（⽇日）にJubatus Casual Talks #1を開催します l  すでに定員に達してしまいましたが、増員あるカモ l  発表者、LTも募集中 3

協和ICTセミナーでの講演．新しいのは最後のほう． ビッグデータ，人工知能，IoTという３つの言葉で世の中で何が起きているかを解説します．コンピュータがデータの因果関係を自動的に学習するという機械学習が２１世紀になり花開きました．一方で，，通信ネットワークの発展と通信・センサーデバイスの低廉化により，モノのインターネット(IoT) が登場しようとしています． これらにより，ビッグ データと機械学習による人工知能がこれまで不可能であった産業の自動化を可能にしつつあります．第４次産業革命とも言われる大変化が情報通信産業だけでなく，農業や製造業など第一次，第二次産業にも及ぼうとしています．

4. オープンを志向するサイエンス（１） 2015/12/18 4 SMAISMRMILMEPOETALEUMIBUNENUGTTAUIR AS 1610年頃、ガリレオ・ガリレイがケプラーらに送ったアナグラム Work. Finish. Publish. マイケル・ファラデー（19世紀） Philosophical Transactions 1665年、英国王立協会が 世界初の科学雑誌を発行 p. 268-273「オープンサイエンス革命」 "Philosophical Transactions Volume 1 frontispiece" by Henry Oldenburg - Philosophical Transactions. Licensed under CC BY 4.0 via Commons - https://commons.wikimedia.org/wiki/File

第14回情報科学技術フォーラム (FIT2015) のイベント企画「ビッグデータ解析のための機械学習技術」におけるチュートリアル講演資料です。ニューラルネットの基礎（計算グラフとしての定式化、勾配法、誤差逆伝播法）をさらったあと、最近画像や自然言語などで注目されている応用・手法について広く浅く紹介しています。Read less

2. アジェンダ l  IoT時代の深層学習 –  RNN –  VAE –  深層強化学習 l  PFNの取り組み –  デモ：深層強化学習  +  データ同化  +  転移学習  +  分散学習 –  DiMO  :  Edge  Heavy  分散ストリーム処理理プラットフォーム –  Chainer  :  新しい深層学習フレームワーク  OSS 2 3. ディープラーニングとは l  層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l  2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた –  2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l  画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている –  Googleは47の⾃自社サービスで既に利利⽤

3. 使うデータ 3 名 前 チ ー ム 防 御 率 試 合 数 勝 利 敗 北 セ ー ブ 勝 率 投 球 回 被 安 打 被 H R 四 球 死 球 奪 三 振 失 点 自 責 点 菅 野 巨 人 3.12 27 13 6 0 0.684 176 166 10 37 5 155 70 61 藤 浪 阪 神 2.75 24 10 6 0 0.625 137.2 119 10 44 2 126 48 42 前 田 広 島 2.10 26 15 7 0 0.682 175.2 129 13 40 2 158 46 41 田 中 楽 天 1.27 28 24 0 1 1 212 168 6 32 3 183 35 30 摂 津 バ ン ク ソ フ ト 3.05 25 15 8 0 0.652 162.1 138 11 42 8 146 68 55 大 谷 日 ハ ム 4.23 13 3 0 0