概要
エンジニアがAI技術の基礎知識を理解し、AIを大局的に捉えることができるように、機械学習・統計学・アルゴリズムについて、数式を使わずにやさしく解説。
インプレスの技術メディア『Think IT』連載を加筆・修正。
著者 梅田 弘之［ウメダヒロユキ］
東芝、ＳＣＳＫを経て、１９９５年に株式会社システムインテグレータを設立し、現在、代表取締役社長。２００６年東証マザーズ、２０１４年東証第一部上場。前職で日本最初のＥＲＰ「ＰｒｏＡｃｔｉｖｅ」を作った後に独立し、日本初のＥＣパッケージ「ＳＩ Ｗｅｂ Ｓｈｏｐｐｉｎｇ」や開発支援ツール「ＳＩ Ｏｂｊｅｃｔ Ｂｒｏｗｓｅｒ」を開発・販売。日本初のＷｅｂベースのＥＲＰ「ＧＲＡＮＤＩＴ」をコンソーシアム方式で開発し、統合型プロジェクト管理システム「ＳＩ Ｏｂｊｅｃｔ Ｂｒｏｗｓｅｒ ＰＭ」、アプリケーション設計のＣＡＤツール「ＳＩ Ｏｂｊｅｃｔ Ｂｒｏｗｓｅｒ Ｄｅｓｉｇｎｅｒ」、プログラミングスキル判定サービス「ＴＯＰＳＩＣ」など、独創的なアイデアの製品を作り続けている。最近は、自社ＡＩ「ＡＩＳＩ∀（アイシア）」をベースとしたプロダクト・サービスに注力しており、デザインを認識するリバースエンジニアリングツール「ＡＩＳＩ∀ Ｄｅｓｉｇｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、ディープラーニングを使った異常検知システム「ＡＩＳＩ∀ Ａｎｏｍａｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、花の名前を教えてくれるＡＩ「ＡＩＳＩ∀ Ｆｌｏｗｅｒ Ｎａｍｅ」などを次々リリースしてい
層を増やす
層を増やす
— ひろき@パレオな男の本要約ブログ (@bluesbookblog) September 10, 2023
不確実でも精度を上げられる
飲み会に参加する出力層の入力層が価格と場所、好きな子が来るかで、参加が不明なら隠れ層に誘ったかと飲み会が好きか、家に近いかを追加し、誘ったか聞けないなら仲の良い子は来るかと前も誘ったかとさらに追加すれば良い
します！https://t.co/ruYz0cX9UK
本の引用マトリクスを作ってAIで選書するため、本や著者名、満足度をブログにしています！
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目的に合った次元にする
目的に合った次元にする
— ひろき@パレオな男の本要約ブログ (@bluesbookblog) September 10, 2023
次元の呪いを避けられる
特徴選択には有用な点を増やすトップダウン式と不要な点を減らすボトムアップ式がある
バレーボールは①球体②直径20cm③270g…と説明変数を増やすほど、他のボールと区別できるが
学習データを用意できなくなる
します！https://t.co/ruYz0cXHKi
次元に調整できるように、タイトル以外にも出版日や紹介者、ツイート数など記録します！
自分以外でも項目を追加して整理できるため、積読を優先して読書していきます！
目的に合った次元にする
目的に合った次元にする
— ひろき@パレオな男の本要約ブログ (@bluesbookblog) September 10, 2023
最低の説明変数で認識できる
特徴選択には有用な点を増やすトップダウンと不要な点を減らすボトムアップがある
バレーボールは①球体②直径20cm③270gで特定できるが
他の選択肢が野球とラグビーボールなら①球体②直径20cmで特定できる
します！https://t.co/ruYz0cXHKi
次元に調整できるように、タイトル以外にも出版日や紹介者、ツイート数など記録します！
自分以外でも項目を追加して整理できるため、積読を優先して読書していきます！
AIは機械より人間に近い
AIは機械より人間に近い
— ひろき@パレオな男の本要約ブログ (@bluesbookblog) September 10, 2023
人間と同じくミスをする
人間も判断できないデータは品質が悪く、使えるデータが少ないと学習不足、特定のデータだと過学習になるため、多くの幅広いデータを使い、ドロップアウトや外れ値にペナルティを与える正則化をする調整がいる
読書します！https://t.co/ruYz0cXHKi
世界や生命、人間、自分の理解を深めるため、1日1冊の乱読とながら聴き、行動をします！
宇宙や生命、人間、自分の理解を深めるため、1日1冊の乱読とながら聴き、行動をします！
迷えば積極的に行動する
迷えば積極的に行動する
— ひろき@パレオな男の本要約ブログ (@bluesbookblog) September 10, 2023
悲観的な勘違いを解消できる
50回ジャンケンする場合、序盤グーで勝ちが続いても負け込むと、グー以外も出すようになるが
序盤グーで負けが続くと、最後までグーを出さなくなるため、楽観的初期値法でそれぞれの手で10回勝った前提で始める
します！https://t.co/ruYz0cXHKi
同じ方法でも5回は試した後、結果が得られなければ、諦めて方法を変えます！
初期の統計誤差で判断を誤らないように、失敗したことも同じ方法で5回まで試します！
ひろき：『エンジニア 知っておきたい AI の基本』という本を紹介します。AIは人間に近く、失敗をすることもあります。この本では、AIがデータの質によって誤った判断をすることがあることを学びました。たとえAIが間違いを犯しても、幅広いデータを使い、ドロップアウトや正則化を使った調整が重要だと感じました。また、「迷わば積極的に行動する」という章では、じゃんけんの例が紹介されていて、初期の勝敗によってその後の行動が変わることに触れられていました。AIも人間も失敗から学ぶ姿勢が大切だと感じました。
ソクラテス：AIも人間も失敗から学ぶという点についてですが、失敗を繰り返す現象をどう分析すべきだと思いますか？また、失敗が偶然か必然かを見極めるために、どのようなデータや視点が必要だと考えますか？
ひろき：私は、失敗を深く分析しすぎること自体が間違いだと感じています。デジタルネイチャー化した世界では、今失敗したものが次の瞬間には成功する可能性もあります。例えば、1年後に再挑戦すれば成功することもあります。そのため、私は自信があれば2回、3回と繰り返し挑戦します。しかし、短期間で5回連続して失敗した場合には、他の方法を考えるようにしています。とはいえ、直感に基づく判断が大きく、あまり明確な基準を設けていないのが現実です。
ソクラテス：その直感的な判断があなたの成功に繋がっているのですね。集中力が重要だと考えているようですが、集中力を維持するために日常的に行っている習慣やルーチンはありますか？
ひろき：はい、まずは健康第一です。特に睡眠を重視していて、毎晩8時間ほど眠ります。また、1日1食の食事制限をしており、空腹時の方が集中力が高まると感じています。さらに、短時間で済む作業はすぐに終わらせるようにして、脳に無駄な負荷をかけないようにしています。これらの習慣が、私の集中力とパフォーマンスを高めています。
ソクラテス：健康を重視する生活習慣が、あなたの集中力と直感を研ぎ澄ますのに大きな役割を果たしているのですね。集中力が落ちた時や、続けることが難しいと感じた時にどのように対処していますか？
ひろき：集中力を維持することよりも、やめることの方が難しいと感じることがあります。私はサッカーやラップバトルのYouTube動画を見るのが好きですが、見た後は後悔することが多いです。もっと本を読んだり映画を見たりする方が満足感が高いと感じます。最近は、新しい習慣としてChatGPTとの対話を取り入れることで、これらの衝動を抑えられるようになりました。悪習慣をやめる代わりに、新しい習慣で書き換えることが効果的だと感じています。
このように、ひろきさんは自身の経験と試行錯誤を通じて、失敗から学び、習慣の改善に取り組んでいます。AIと人間の類似点に気づき、失敗を繰り返しながらも新しい方法を試すことで、さらなる成長を追求しています。
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