ディープラーニング活用の教科書

ディープラーニングの活用事例を勉強したい人におすすめ

【概要】
●ＡＩの技術発展を基に分類した事例の紹介
●ＡＩをビジネスに活用する企業が直面する疑問

【感想】
●「活用の教科書」というとおり、基礎的知識を持って読んだ方がよく理解できる。
●実現したいことの業務プロセスを分解して、ＡＩがそれぞれ...続きを読むを実現できるかを見極め、ＡＩに何を担わせるかが重要になる、ことを理解した。

ディープラーニングを日本で実際にどうビジネスに組み込んでいるか、事例が割と豊富に集められている。ややソースが偏っている気もするが、日本ではまだそれくらいしか事例がないのかもしれない。データの入手や利用範囲の割り切り、人間とのタスクの切り分けなどにも多少触れられていて、すごいシステムをアピールする系の...続きを読む記事より現場感があってよい。

ディープラーニングが流行ったタイミングで購入した本の1つ。
本書はディープラーニングが活用されている事例集。技術的知見を得られるものでもないし、この本を読めばG検定合格にぐっと近づけられるという本でもないが、「結局ディープラーニングってどうやって応用するの？」に対するベストアンサーとなっている。
既...続きを読むに次回作が出版されていることもあり、本書はさらっと目を通すので十分と思われる。

どのようにディープラーニングを実業務で活かしたかだけではなく、例えば異常データが少ない場合にどう対処するかなど、ディープラーニングでなくとも分析全般にヒントになる方法が書かれていた。

ほぼ活用事例を羅列しているだけなので
「活用の教科書」
というタイトルだとちょっと違うかなと思う

ディープラーニングに関する技術の活用事例集
画像系が多いが、複数社の事例で参考になる部分はあるかもしれないが
結局各社各様、解は一つではないので、あくまで参考程度
結局エンジニアリングを理解してないと、未来がかいなと再認識はできる
必要なら読む程度で良い

ディープラーニングの活用事例が豊富に掲載されている。
ビジネス課題の話が中心であり、ディープラーニングの仕組みの導入や技術的な要素はあまり情報が無い。

事例は正直あまり面白くなかった。

　ブレインパッド　アナリティクスサービス本部　副本部長　兼　AI開発部長の太田満久氏も、最初に考慮すべきは、「実現したいタスクは、本当にAIを利用しなければ不可能なのか」だと指摘する。太田氏は、「既存の技術を利用して解決できるならば、無理にAIを使う必要はない」と...続きを読む助言する。
　
　グーグル・クラウド・ジャパンの大薮氏は、「一般企業が新たなAI活用分野を切り開くのは難しいので、先行事例がある分野で戦った方がいい。」と助言する。

　活用がうまくいくデータの６条件
①正規化・整形されていて、AIが読み解くべき情報のみに整理されている。
②データを説明する情報が多い（データベースでいえば列の数が多い）
③可能な限り個別の情報が特定されている
④欠損がない
⑤偏りがない
⑥データ数が多い

事例は正直あまり面白くなかった。

　ブレインパッド　アナリティクスサービス本部　副本部長　兼　AI開発部長の太田満久氏も、最初に考慮すべきは、「実現したいタスクは、本当にAIを利用しなければ不可能なのか」だと指摘する。太田氏は、「既存の技術を利用して解決できるならば、無理にAIを使う必要はない」と...続きを読む助言する。
　
　グーグル・クラウド・ジャパンの大薮氏は、「一般企業が新たなAI活用分野を切り開くのは難しいので、先行事例がある分野で戦った方がいい。」と助言する。

　活用がうまくいくデータの６条件
?正規化・整形されていて、AIが読み解くべき情報のみに整理されている。
?データを説明する情報が多い（データベースでいえば列の数が多い）
?可能な限り個別の情報が特定されている
?欠損がない
?偏りがない
?データ数が多い

ディープラーニングとはなんぞや？と様々な活用事例が分かります。参考になりました。
IoT展に行く前に予習したかったので、丁度良かったです。