機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
データサイエンティストが語る「機械学習の理想と現実」--得意・不得意とは
2月21日と22日の2日間に渡り、本誌主催のイベント「CNET Japan Live 2017 ビジネスに必須となるA.Iの可能性」を開催した。人工知能、機械学習、ディープラーニングといった言葉を耳にしない日はないほど、AIにまつわるキーワードがあふれている昨今、それらがビジネスにどのような影響を与え、あるいはビジネスでどう役立つのか。実際にAIを活用している各社の見解や取り組みを知ることで、AIの将来性や自社事業への導入可能性を探った。 講演「あなたの会社でAI/機械学習によるデータ活用が進まない理由」では、DataRobotのデータサイエンティストであるシバタアキラ氏が登壇し、同社の機械学習プラットフォームのデモを行うとともに、ビジネスの現場でどうAIと向き合うべきかを解説した。 機械学習の真髄は「すでにあるデータ」を分析し、将来を予測すること シバタ氏が今回の講演で主題にとりあげたの
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