20171028 CEDEC@九産大「GoogleにおけるDL、MLの活用」

【Googleにおけるディープラーニングの活用と機械学習のビジネス活用 ーグーグルクラウド合同会社中井さんー】

・ML:予測する。過去のデータを収集し、パターンを抽出。

ex)ネット広告

・DL:MLの一種で、非構造化データに対して高い予測性を発揮する。

・Gmail Smart Reply:AIが受信したメールの文を理解して返事を作成する。

・Google Cloud Platform:①独自モデルの学習サービス提供と②学習済みモデルのAPIサービス提供

①は自分でモデルを作るので難易度高め。②はすでにあるモデルが分析してくれるので初心者向け。

・事例紹介

キューピー→製造ラインでの不良品をDLで自動検知している

アクサ損保→ニュートラルネットワークを活用し、ドライバーの事故予測をしている。78%の精度。

Google社内→DLで冷却設備の動作を改善。

・どういう風にAIを使いたいかが明確でないのにAIを使いたいと言うクライアントがいて困ること多発している。

・ビジネスプロセスそのものにDLを組み込む。

・試行錯誤を受け入れるマインドセットを持つことが大事。

○感想

・AIによるサービスを売る人と買う人で話が噛み合わないというか、売る人からすると何に困っていてそれをAIでどう解決したいのかがわからないのにとりあえず導入したいと言われて困る、みたいな話は最近よく聞く。ここのマッチング(?)をどうにか上手くできないものか。マッチングどうこうというより使いたい人がもっと明確に要望を言えるようにしなきゃなのかな。

・キューピーの事例聞いてスカイディスクでもできるやんと思った。ていうかなんかこういうことしてるような。

・ここでもGoogleの猫の例が出てきて、当たり前かもしれないがニュートラルネットワークの解説がわかりやすかった。夢チャレプレ講座でもこんな風に解説したかったなあ。