[de:code 2017]いまさら聞けない、エンジニアのための機械学習のキホン

2017/05/23(火)~24(水)に開催された『Microsoft de:code 2017』のDay1、畠山さんのセッションまとめ (Day2 16:00~再セッションあり) https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#AI01
人工知能 ai01 machine learning 機械学習 de:code 2017 深層学習 AI azuremachinelearning deeplearning
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Daiyu Hatakeyama @dahatake
まもなく、機械学習の超「キホン」のお話をします! 機材が少なくて、変な感じ☺#decode17 #AI01 pic.twitter.com/LujP8IIzjt
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Fortune @nanalevi
次のセッションはRoomCで機械学習のキホンですー! #decode17 #AI01
kurehajime @kurehajime
セッションの識別子がまさにこれな感じ。 #decode17 #AI01 pic.twitter.com/WC97DiLj90
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のりじ Noriko MATSUMOTO @nori790822
本セッションは明日の夕方に同じセッションしますとのこと! #decode17 #AI01
ちょくや @Nao_Mk2
機械学習は機械がアルゴリズムを書く #decode17 #AI01 pic.twitter.com/VkHLjpeqlX
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Fortune @nanalevi
ソフトウェアが書くのが機械学習 #decode17 #AI01 pic.twitter.com/MjE2tANb0a
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kurehajime @kurehajime
『データ+プログラム→アウトプット』ではなく、『データ+アウトプット→プログラム』 #decode17 #AI01
Fortune @nanalevi
どうロジックを組み立てたか = モデル #decode17 #AI01 pic.twitter.com/9u8fs5Zs25
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のりじ Noriko MATSUMOTO @nori790822
Azure machine learning studioは旧ポータルにいる #decode17 #AI01
Fortune @nanalevi
みなさんVisio大好きですよね! #decode17 #AI01
藤崎優 @youukkari
畠山さんセッション、機械学習の本質の理解のための良いセッションだなぁ #decode17 #decode2017 #AI01
Fortune @nanalevi
基本は使うデータをドラッグアンドドロップで…これが基本。 #decode17 #AI01 pic.twitter.com/DJZZ5yuQZ8
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のりじ Noriko MATSUMOTO @nori790822
正しいかみる Score Model。Split dataを、0.8とした場合2割検証に使う #decode17 #AI01
Fortune @nanalevi
モデルを作ったところ。トレインモデル、スコアリング、エバリュエート これが機械学習の基本 #decode17 #AI01 pic.twitter.com/oOO1QJ72dJ
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のりじ Noriko MATSUMOTO @nori790822
大量のデータとか複雑にしすぎると余裕で20時間とかかかるから注意! #decode17 #AI01
Fortune @nanalevi
データが全て。下手な人間のロジックを入れてはいけない #decode17 #AI01
kurehajime @kurehajime
年収を決める要素を機械学習で分析してみると、第一に結婚してるか、第二に学歴、第三に労働時間・・・?? #decode17 #AI01
やまだ@那須@鉄分多め @yamada135863
結果悪い時はデータが悪い、人間の解釈持ち込まない #AI01
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