機械学習・ディープラーニング

広がる利用分野／新価値の創出 人が経験し認識している物事を、機械が学習し人と同じように 機械学習とは 認識します。人では到底できないコストのかかる作業まで簡単に 実行します。 学習： データを繰り返し学習し、そのデータの中にある 訓練 パターン・経験則を認識します。 訓練 未知 デー訓タ 練 データ データ データ 推論： 新たな未知のデータに対して、機械が自律的に 認識したパターン・経験則を当てはめて、答えを 特徴抽出 特徴抽出 導き出します。 アルゴリズム (学習方法)： モデル モデル 答え ・サポートベクターマシン 生成 適用 ・線形回帰 ・ランダムフォレスト ※機械学習の種類には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、 ・ベイジアンネットワーク 強化学習があります。図は教師あり学習を表しています。 ・K 近傍法 ・遺伝的アルゴリズム 機械学習は、入力されたデータから特徴量を人が設計し抽出します ・ディープラーニング など 人の脳神経を模倣することで、学習のコスト・精度を向上させ、 ディープラーニングとは より良い答えを導き出します。 入力層 隠れ層 出力層 （何層もある） ●●● 未知 ●●● 答え データ ●●● 特徴量の自動獲得 ディープラーニングは、入力されたデータから特徴量まで丸ごと学習します

機械学習・ディープラーニングは、様々な種類のデータを データ（情報)の種類 学習し認識することができます。 ⚫ 画像・音声 機械×データ(情報)×人 ⚫ Web ページのアクセスログ 機械学習・ディープラーニングを利用することで、 人は、人が持つ(機械が持ちえない)本来の強みを ⚫ IoT データ（機械から取得できるログなど） 磨くことができます。 ⚫ コンピュータの通信データ など ・ひらめき - 仮説を導き出す ・人を動かす - 目標達成への意識付けをする このようなデータを利用することで、 ・課題解決 - 人が感じる潜在的な課題と向き合う 新たな価値を生み出 すことができます。 機械学習・ディープラーニングを利用した技術・サービスは、 使われているところ 無限の可能性があります。 自然言語処理 予測・異常検知 書類の中から重要語を探したり、 設備の不良やスパムメールを検知し 文書を生成することができます。 お知らせしてくれます。 画像・音声認識 レコメンデーション 写真に写っている人、物を認識したり、 ネットショップであなたに 自分の声で機器を操作できたりします。 最適な商品をお薦めしてくれます。 ｅｔｃ・・・ 創屋は、機械学習・ディープラーニングを用いたシステムの研究・開発に取り組んでいます。 お客様がお持ちのデータに最適なライブラリ・手法・技術でシステムをご提供します。 ■お問い合わせ・お見積もり 【メール】 toiawase@souya.biz 【電 話】 076-256-2160（月〜金 10:00〜19:00） www.souya.biz 検 索