新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

カテゴリ: 人工知能

上司から一言「人工知能について何か考えてみてくれないか」

翻訳すると、「外部環境として他社のAIの事例を調べ、内部環境として自社のビジネスプロセスを分析し、AIを導入できそうな領域を特定し、人工知能の開発方法を検討し、導入後にどのくらい収益に貢献するかのストーリーを作ってくれ」 ということです。

数あるムチャ振りの中で、最もムチャ振りな仕事と言えるでしょう。このセリフを言われたら、こう返してください。
「それなら〇〇さんが人工知能に詳しいみたいですよ。」
※〇〇には潰したい人の名前を入れましょう

逃げられなかった人へ
おめでとうございます。あなたは流行の最先端です。一緒にAIバブルに踊りましょう。

参考書籍
続きを読む

人工知能技術の歴史を変える1冊が出版されました。


現在人工知能技術(AI)は、Googleが牽引しています。その技術力は世界随一です。またWeb上の検索データを掌握しています。これからのGoogleの発展は、そのまま人工知能の発展といえるでしょう。

一方本書は、人工知能技術の本命であるディープラーニングについて、極めて分かりやすく説明してくれています。いずれ古典となる本です。

一般の人にディープラーニングという最先端技術を民主化したのです。現在本書の輪読会が多数開催されています。今後本書を学んだエンジニアが、世界を変えるためにAIの開発を行っていくでしょう。この本が日本語で出版されたことを、大変うれしく思います。 

多くの日本人に本書を読んで欲しいのですが、 140字以上の文字を見ると痙攣する人もいるかもしれません。ですので、本書のエッセンスを簡単に解説します。

続きを読む

Pythonで人工知能を使ったWebサービスを作ってみます。具体的には、その人がニートかどうかを予測するプログラムです。
今は洗練された機械学習のオープンソースやWebフレームワークが用意されていて、とても簡単に実装できます。初心者の方でも1ヶ月ほど勉強すれば十分出来るようになるのではないでしょうか。
なお今回のWebサイトは、cssなどのデザインが超適当です。。。

順番はこんな感じです。

1.Pythonをインストールする
2.FlaskとWTFormsをインストールする
3.データを用意する
4.予測モデルを実装する
5.予測結果をHTMLに渡すプログラムを実装する
6.結果を表示するHTMLを作成する   
続きを読む

理系研究者は、この大自然を対象に、仮説を立て、実験を行い、データを集め、法則を発見している。
一方データサイエンティストは、企業を取り巻く市場環境や生産設備などに対して、データを集め、分析し、パターンという法則を発見する。 その法則は、自然科学分野のような普遍性は持たない。その企業でしか役に立たない局所的な法則だ。しかし、その企業が業績を大きく向上させるくらいの効果は十分に持つ。

データサイエンティストが科学する対象は、主にマーケティングや経営学の領域だ。文系学問の領域に、理系研究者が行うデータによる仮説検証の手法を持ち込んでいる。
続きを読む

Python(パイソン)で人工知能を開発したい人向けに、これだけは知ってほしいという知識をまとめました。本記事だけで、PythonでAIを実装出来るはず。

まあ簡単に言うと、データをきれいにして、サーキットラーンというライブラリにデータ食わせれば、予測モデル(=人工知能)が作れるというお話です。

AI開発のプログラミング言語はPython一択

AI開発のプログラミングはPython一択です。理由は3つあります。

①Python向けの人工知能ライブラリが豊富だから
  ・データ処理:NumPy、Pandas
  ・作図:Matplotlib
  ・ディープラーニング開発:PyTorch、TensorFlow
  ・AI開発:scikit-learn
②Pythonは業務システムやWebサービスとして実装可能(Rで業務システムは作れません)
③シンプルな言語で可読性が高くプログラミングが簡単

そのため、人工知能分野の求人はPythonが基本条件になっています。
また、ここ数年増えた人工知能開発の書籍は、ほぼ全てPython3で解説されています。
続きを読む

↑このページのトップヘ