<その他>10/24 Microsoft主催の「DeepLearningLab」に行ってきた
Deep Learning Lab コミュニティ イベント 第4回(オンライン配信あり!) - connpass
コレに行ってきました。
話は結構ビシネス寄りで、とても勉強になりました。
聞いたことを箇条書きで記事にしました。
(1.取ったメモ内の自分の考えは青文字で書いてます)
1.取ったメモ
1-1.ビシネス
AI導入時にエンジニアが経営者に質問すべきこと
AI導入の業務フロー
AIが導入されない理由=AIはブラックボックス。(なぜそう判断したのか、説明してくれない)
→ディープラーニングが注目した箇所を示すような仕組みを作った。ヒートマップなどAI導入において一番必要大事なのは「データマネジメント」
今あるデータでAI導入ではなく、これからAIを導入するためにどういう形でデータを集めるかをマネジメントする。
1-2.技術
白黒映像をカラーにする ridge-i.com
超解像
16×16pxの画像を、32×32pxなど解像度を高くする技術。
(防犯カメラから犯人の顔を割り出す、等で使えそう)機械学習をやってくれるプラットフォーム
azure.microsoft.com
1-3.よもやま話
ディープラーニングに数学的素養はいらない!
- 中高生に対して4時間で画像の識別器を実装する講習を実施、成功した。
- 中高生でもできるのだから、ディープラーニングに数学的素養はいらない。
- ニューラルネットワークは電卓みたいなもの。電卓の仕組みを知らなくても電卓は使いこなせる。
→実感としては、数学的素養(微分積分、線形代数)がなくても出来ると思います。ただ、チューニングするときに数学的素養がある人とない人だと、かかる時間に差がでるんじゃないかなと思っています。
(今後、チューニングすら数学的素養が要らなくなる仕組みが出てくる可能性は否めません)
「深層学習に必要なのは経験とセンス」 - 深層強化学習のチューニングは、「ねずみに芸を仕込むのと一緒」ではないか。
→深層強化学習(cartpole)のチューニングはハイパーパラメータや報酬をいじくり回す時間が多かったので、すごく共感しました。
「AIで人の仕事が奪われる」ではなく、「AIが人手不足を助ける」という考え方を持っている。 (もちろん一定数の仕事はなくなる。車ができたら馬車がなくなったように。)
AIが過大評価されている。(何でも出来ると思っている経営者が多い)
2. 所感
教育ビジネス AIの教育ビジネスが結構流行っているなと感じました。登壇していた企業のうち3分の1は何らかの教育ビジネスを持っていたように思います。
www.kikagaku.co.jpDeepLearningの技術的な参入障壁は低い DeepLearningは「数理的な素養がある程度必要」であるから技術者の参入障壁が高いと思っていたのですが、実はそうでもないのかも、と改めて実感しました。
5ヶ月勉強してみて、「ある程度のDeepLearningのAI作るだけなら誰でもできるんじゃないか?」と薄々は感じていましたが、やっぱりそうですね。
とくに、「ニューラルネットワークは電卓だ」という言葉にしびれました。
今は論文でどんどん新しいニューラルネットワーク(電卓)が出てきているので、それを如何にして見つけて使うか、というのがひとつ大事なことなのかもしれません。AIが出てくることで新たに生まれる仕事、いろいろありそうです。
などなど…。
3.感想
技術方向に行きたい!と思ってAI分野に突入した部分もあるのですが、結局「何に使うのか」を考えることが大事なのは変わらないですね。
インフラ面も少し勉強しないといけない気がしてきました。HadoopとDocker?
麻雀してる場合じゃない。懇親会に行きました。
宇宙飛行士の配偶者と北海道ドライブに行った話を聞いたのがめちゃくちゃ面白かったです。
宇宙すげー。
あと業界の闇が深い。