4AI #2 - 機械学習(基礎 & 自然言語処理) ツイートまとめ

2019/04/13に開催されたAIの勉強会「4AI」のツイートまとめです。
AI 4AI 機械学習 machine learning 自然言語処理 ML
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片岡 幸人 @ykataoka
懇親会に参加すると面白いぶっちゃけ話しがあるかも。 #4AI pic.twitter.com/C7GrCPNxq5
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武市 正人 @newmst
今日はこちら!4AI #2。人工知能テーマで25人くらい。 #4AI pic.twitter.com/9toQaI0hZP
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片岡 幸人 @ykataoka
会場のカルポート、開始早々wifi つながらないトラブル発生。あるはずの電源がないなどの、地方会場あるあるトラブル。 #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
加藤さんののハンズオン、スタート。座学から実際に体験してみます! #4AI pic.twitter.com/eC8Brgv1W2
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片岡 幸人 @ykataoka
先ずは機械学習の基礎から。 #4AI
Haruyori Matsuura @haruyori2001
機械学習の基礎。加藤さんの資料がわかりやすい #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
加藤さんの資料と話しを本読む前に聞いていれば、あの難解なAI本がもう少し疑問符なして読めたんじゃないかな。早速質問も出ますよ! #4AI
Haruyori Matsuura @haruyori2001
ハンズオンの資料の作り込み半端ない。加藤さんに感謝。 #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
加藤さんが、ハンズオンのために用意したColaboratoryの資料が素晴らし過ぎ!! #4AI pic.twitter.com/r4KZKd6s7k
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Haruyori Matsuura @haruyori2001
今日の内容は、機械学習とかAIが魔法に思えている経営者とか、それなりの年齢の方に是非聞いてほしい感じ。 #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
高知でAI 勉強会でこれだけの人が集まるとは、嬉しい誤算です! #4AI pic.twitter.com/RqUa3mKEqb
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武市 正人 @newmst
15年前に大学で勉強したニューラルネットワークとか遺伝的アルゴリズムの知識がまだ使えることが確認できた!もうほとんど覚えてないけど! #4AI
武市 正人 @newmst
AIは最初から精度の高いものができることはない。基本的にトライ&エラーで成長させていくしかない。プロジェクトを始めるときは、この点をステークホルダーに理解させておかないと揉める。基本的に人の判断を助けるもの、高速化するものと捉えるといいかも。 #4AI
武市 正人 @newmst
AIは基本的に 1.データから多項の方程式を作る(例:売上=天気 × 湿度 × 温度 × 曜日 × ・・・) 2.新しいデータが入ってきたときに方程式に当てはめて答えを出す という手順なので、普段から業務がどんな要素で成立しているのか、どんなデータで構成されているのかを把握しておく必要がある。 #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
機械学習用のデータを準備するためには、文章にしたい内容もリストアップできるような、データ化に工夫が必要。 #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
続いては内田さんの自然言語処理の活用事例! #4AI pic.twitter.com/wFd9AElHR3
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Haruyori Matsuura @haruyori2001
内田さんのトーク 自然言語処理の現状を知りたい #4AI
片岡 幸人 @ykataoka
言葉を理解するのは難しい。 確かに、特に日本語は意味が多くて処理が面倒そうですよね。 #4AI
Takahiro Kato @TakahiroKato311
自然言語処理のコア技術の変遷が面白い。 ルールベース⇨統計・機械学習、コーパスベース⇨ディープラーニング #4AI
武市 正人 @newmst
良さげな記事!「ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない」とのことw Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール englishforhackers.com/rules-of-machi… #4AI
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