TensorFlowとは？ディープラーニング（深層学習）とは？

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TensorFlowとは？

株式会社KSKアナリティクス

© KSK Analytics Inc.

2016/07/25

TensorFlow, the TensorFlow logo and any related marks are trademarks of Google Inc.

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TensorFlowとは？

人工知能を簡単に実装できるソフトウェアライブラリをGoogle社が開発し、オープンソース化された革新的な技術です。

人工知能

TensorFlowオープンソース化

すごい！



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TensorFlowとは？

Google社内でも広く活用されています。

Google検索

Gmail

Google翻訳

Android

YouTube

Googleフォト

etc. お世話になっています。

Inbox



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TensorFlowとは？

何が出来るのでしょうか？

画像検索

メール自動返信文作成

リアルタイム翻訳

音声認識

メール分別

顔認識

ウェブ検索最適化 etc. 夢が膨らみます。

被写体認識



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TensorFlowとは？

何がすごいのでしょうか？

何よりもすごいのは精度です。

例えば、写真を見て何が写っているかどうかを人間と同じレベルで認識できます。



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TensorFlowとは？


この精度を上げるために、ディープラーニング(深層学習)を使用しています。

人工知能

ディープラーニング(深層学習)



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TensorFlowとは？


このディープラーニングを簡単に実装することが出来るのがTensorFlowです。

人工知能

ディープラーニング(深層学習)

TensorFlow



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ディープラーニング(深層学習)とは？

株式会社KSKアナリティクスデータサイエンス本部

データアナリスト足立悠

～従来の機械学習との違い・活用メリット～



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データ分析の活用例

機械・設備の故障予測、異常検知

サービス解約顧客の予測

商品のレコメンデーション（推薦）

新商品の需要予測

クレーム要因の特定※BA（ビジネス・アナリティクス）に限定

「機械学習」の手法を適用



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機械学習とは？

データに潜むパターンや規則性を発見すること。

・機械の稼働ログ・センサ・顧客マスタ・購買履歴・アンケート

・・・など

入力データ

機械学習の

「手法」学習モデル

入力データのパターンや規則性

機械に「学習」させる



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機械学習の手法（アルゴリズム）対象変量分類説明性分析手法事例

データ分析

1変量

分布と代表値

◎ 要約統計量品質管理RFM分析ロングテール

◎ 度数集計

◎ ヒストグラム

推測統計

○ 検定実験計画法臨床試験

多変量

○ 推定

機械学習（教師なし・発見型）

△ 主成分分析（PCA) 価格最適化マーケットバスケット分析顧客セグメンテーションクロスセル・アップセル系統樹（生命科学）アンケート分析

◎ 相関分析

○ アソシエーション分析

△ コレスポンデンス分析

○ 階層型クラスタリング

○ K-meansクラスタリング

△ 自己組織化マップ

機械学習（教師あり・予測型）

△ 協調フィルタリングレコメンデーション顧客離反防止倒産予知モデルキャンペーンの効果測定店舗別売上予測広告効果測定ソーシャルメディア分析

クレジットカードの不正検知物流最適化設備の予防保全画像解析

◎ 決定木分析

○ K近傍法

○ ナイーブベイズ

◎ 線形回帰分析

○ 分散分析

× ニューラルネット

× サポートベクターマシン

× ロジスティック回帰

× 判別分析

※1：構造化データサイエンスモデル[SDSM] （工藤卓哉氏, 2013）より修正加筆。※2：分析手法（太字）は弊社RapidMinerトレーニングに含む。



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機械学習を使えるソフト

RapidMiner(→) プログラミング不要で誰でも簡単に分析できる。

NYSOL(→) コマンドベース。高速ETL，高速DBが不要。

R Server(Revolution R Enterprise) R言語でスケーラブルなハイパフォーマンス分析環境を構築。



http://www.rapidminer.jp/

http://www.nysol.biz/

http://www.r-analytics.jp/

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技術体系



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ディープラーニング（深層学習）とは？

機械学習の一種でニューラルネットをベースとした技術。ニューラルネットの学習において使用される「層」を多く（深く）重ねて学習するため、ディープニューラルネットとも呼ばれる。

分類問題、回帰問題を解くことができ、従来の機械学習の手法と比較し高精度に学習できる。特に画像認識、音声認識の分野において効果を発揮している。



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機械学習とディープラーニングの違い

従来の機械学習ディープラーニング

入力

特徴抽出

パラメータ学習

入力

特徴抽出＋

パラメータ学習

・身長・体重・髪の長さ・咽喉の凹凸etc

答え：女性答え：女性

ディープラーニングに注目が集まる！

問い：前から歩いてくる人は男性か女性か？



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ディープラーニングを使えるソフト

TensorFlow Google社が提供するDL、最もポピュラー

CNTK Microsoft社が提供するDL、2015年の画像認識コンペで優勝

Theano アカデミックで最も使用されているDL

Caffe UCバークレー発のDLフレームワーク

Chainer Preferred Networks及びPreferred Infrastructure社が提供するフレームワー

ク



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