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講演２

機械学習モジュールの設計論​

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概要

機械学習アルゴリズム自体の実装方法はよく知られるようになり、実際実装してみた方も多いと思います。ただ、システム内に機械学習アルゴリズムを組み込むには多くの周辺機能を必要とします。学習時にデータを読み込み与えてくれる機能はもちろん、予測時には予測値を読み替えてくれる機能（ラベルが0なら猫、1なら犬、など）が必要です。また機械学習の判断は確率的なため、どれくらいの確率ならこうする、といった解釈を行う機能も必要です。

講演では、こうした「機械学習アルゴリズムの周り」で必要になる機能を整理し、その設計方法について解説します。

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久保隆宏

TIS株式会社 戦略技術センター AI技術推進室

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【略歴】

2006年TIS株式会社入社。業務コンサルタントとしてキャリアをスタートし、主に化学系メーカー様向けに業務改善から、システム構築・運用・保守までを一貫して手掛ける。その後より現場を助ける提案を行うことを目的に戦略技術センターへ異動。現在は「午後3時までに帰れる職場」を目指し機械学習/自然言語処理を用いたサービスの開発を行う。
arXivTimesの運営など、技術の普及にも積極的に取り組む。

​講演スライドはこちら（SlideShare）
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