どうも～、
入社2年目になりました、小原です！

社内での成長を経てついに現場デビューした同期の藤田(スーツ)とのサラメシ！
彼の話も今後の更新で(^^)

先日、お休みを利用して
夢の国でおなじみディズニーに行ってきたのですが、
その日の歩行距離がこちら、

タピオカ換算で2.5杯分(推定)のカロリー、、
恐ろしやタピオカ、、

～～●●●●●●(少し転がしておきます)

ちなみにこの時の入場料はなんと
半額以下！！

ミッキーもびっくりなこの価格は
会社が加入している健保(ITSといってます)の福利厚生によるもの🐭

社内では毎年恒例のように多くの方が利用しています！
(ITSでTDS、なんか語呂がいい)

 

さてさて今回はブログで後輩たちの活躍を垣間見る中、
１年老けた大人になった私たち2年目の頑張りを
お届けできればと呼び戻されました。

というわけで本題。

社内で新規事業開発室での業務中に行っていた
「機械学習」に関するお話を。

これまで培ってきた社内での(特に製造業に関する)知識やノウハウを
新たな技術を駆使しながらより深く、広いサービスとして提供しよう
という中での試みの一つです。

かっこよく聞こえるけど「機械学習」ってなんぞや??
という方に簡単に説明すると、

人工知能(AI)の分野の一つで、
データのまとまりについて機械が学習し、未知のデータに対して予測や識別をすることです！
(そこから派生するとディープラーニングとなる)

現在のビジョンは、専門的な知識がないと扱いが難しい分野において
AIを導入してそれらの手間や煩わしさを排除すること！

取っ掛かりとして初心者ながらに触れてみて気付いたことを書いていきます。

①意外と難しくない
(便利な道具は揃っている)

始める前は統計やら分析やら数学的で専門的な知識がないと扱えない、と思っていたのですが意外とそうでもない。。

アカウントがあればすぐに使える
オンラインの実行環境やその他諸々のツール。
難しい教科書にあるような関数は大体手軽に使えるようになっています。

↑気温に関する予測をグラフで表したもの(青が実績,赤が予測)
単純な予測なら割と簡単にできます！

むしろ大事なのはデータをどう扱うか、何を計算させるのかというところで、
これは結構難しい。一番苦戦するところです。

②ひとえにAIといっても幅広い

これがAIという言葉が独り歩きしている原因だと思います。

予測や認識、分類といった方法についてもそうですが
「この予測にはこのアルゴリズム、このデータにはこんな処理」など対象や実現方法によって多くの種類があり、さらにそれを組み合わせたり、応用させたりすることで精度を上げたり、幅を広げたりしていて、この辺りにAI学習の面白さがあるのかもしれません。

こんなことに特化してくると
データサイエンスなんていってたりします。

③チャンスが多い

これは②にも関連するのですが幅広い⇒様々な場面で転用できるということで
個人レベルでは日常の「こんなことが出来たらいいな」を楽しみながら実現して行けたらいいなと思います。
(ドラえもんみたいなこと言ってますね。。)

例えばブログを自動で編集してくれるbotとか笑

 

とまぁまだまだ勉強中ですが、
セミナーやコンペなんかも充実しているので
実用的な予測モデルを目指して
鋭意勉強してゆきます( ..)φ

AIエンジニア、ちょっとかっこいい。。

次回もお楽しみに！！