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。

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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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