kuroplan備忘録

このブログは、東京で働いているデジタル系起業家・元戦略コンサルが、調べてみてわかったことなどを30分で記事としてアウトプットしてる備忘録です。

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人工知能・機械学習のオープン化について

どうも。noirhibouです。

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Diaryでは、ちょっとしたキュレーション記事っぽいことをしたいと考えています。
毎日RSSリーダーのFeedlyで、興味のある記事を大量に読み込んでいるので、そのなかで、自分が考えを整理したいなと感じたものを、拙い文章ではありますが、アウトプットしていきたいと思います。

今日の注目記事!

www.infoq.com

今回取り上げるのは、Googleが自社サービスで実際に使用している機械学習ツールをオープン化した記事です。当初は、Googleからのリリース記事やリファレンスのみでしたが、世界中のプログラマーの方々がいろんなエントリーを書いてくださったおかげで、僕でもなんとなく理解することができるようになってきました。

僕の人工知能への理解

以前にもこんなエントリーを書きました。

www.kuroplan.info

個人的に、大学時代ロボットの研究をしていたことや仕事でWebマーケティングの仕事をしている関係で、人工知能というキーワードに触れることが多いです。結構、Webの解析関連でも「AIで処理してます」とか「機械学習で短時間でできます。」みたいなツールがちらほら出てきています。

現在の一般的な人工知能に関する理解としては、
『ビッグデータを、機械学習で処理することで得られる結果・知見』
であると考えます。

でも、実際のところ、y=f(x)という関数で、ものすごく多くの説明変数xを用意して、fにあたる部分を機械学習を利用して、目的変数yを無理やり求めているのではないかと考えています。

例えば、目玉焼きにかける調味料で新しいものを探す場合、大部分の人は、醤油とかケチャップとかになるけど、意外にめんつゆが受けるんじゃないか?みたいなことを求めているだけではないかと最近考えるようになってます。

今回の記事での気づき

Googleが自社のサービスで実際に使っている機械学習のライブラリをオープン化してくれたことで、さらに人工知能に関する裾野がひろがったのではないかと感じました。でも、逆に言うと、まだまだ人工知能が有用に使われている場面というのは少ないのではないかとも感じました。

現状では、PythonとC++でライブラリを使用できるようですが、JavaやR、JavaScriptでもライブラリの開発が進むようになるようです。実際に、何千台というサーバ群から、簡単な回路ひとつでも、機械学習を起動させることができるようになるということだと理解しています。

 こうやって、多くの人の手に触れることで、技術が進歩していくのだということを再認識しました。とりあえず、僕もTensorFlowを使って、簡単な機械学習のプログラム実装をしたいと思います!

ではでは。