ricemanソフトバンク・au・ドコモの方は、公式のオンラインショップを利用すれば頭金不要で通常のショップよりお得に購入できます。au公式ショップを見る去る3月4日、人工知能学会が主催するイベント『インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会』の第15回発表会に参加してきました。っ!!これまで幾多のセミナーには参加してきましたが、このような研究会への参加は初体験。赤門ではないものの、天下の東大の校門をまたぐのも初めて。私たちが参加することで得られるものはあるのか?そもそもにして、理解が難しいのではないか?様々な懸念が頭をよぎりましたが「知らぬは一生の恥」の精神でいざ参加!!結論から言えば「思ったほど難しい内容ではなく、思ったより実務的な内容」といった印象でした。これはみなさんに共有せねば......ということで、今回はこの研究会で発表された内容の中で、ricemanの心に刺さった発表内容を抜粋して4つご紹介させていただきます。公平」の記事も週明け公開です。併せてご一読ください。心に残ったテーマ1『分散表現を用いた有害表現判別に基づく炎上予測』<参考資料:http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam15/sigam1501.pdf>このチームの研究テーマは『SNS上で投稿される悪口などの書き込みから事前に炎上が起こりそうな投稿を機械学習を用いて予測する』というもの。このチームが実践している機械学習での学習方法は「Word2Vec」を用いているそうです。「Word2Vec」とは、単語をベクトル空間上に置き換えることで、近い意味(ベクトル上近い距離)の言葉を探し出したり、「男→女」や「王→女王」のような似たような向きの情報を調べることのできるニューラルネットワークのことを意味しています。本発表でとても面白かったのが、評価実験においてうまくいかなかった部分も共有してくれる点。今回の仕組みも「wwwww」などのネットスラングをうまく検知することができなかったということですが、とても良い提案だなぁと思いました。心に残ったテーマ2『データマイニングとテキストマイニングの連携によるデータ分析支援』<参考資料:http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam15/sigam1503.pdf>コチラのチームの発表テーマは『データマイニングとテキストマイニングは今まで別々に扱われていたけど一緒にしたらもっとより良くなる!』というもの。今回はお見せできませんが、実際のデモ動画を見てみたらめちゃくちゃ面白い!!例えばこんな表があるとしましょう。何かの商品のレビューだと思ってください。...これまではこの表で言うところの、「評価から左」と「コメント」の部分を分けて扱われることが多かったのですが、合わせて考えることで以下のような点も見えてきます。大前提として評価が「4」以上のものに絞り込まれている単語の出現頻度を見てみると「コンパクト」や「お風呂場」が多い5の評価の人の性別を見てみると「女性」が多いこれらを関連付けて見ると、「お風呂場で女性が使う商品」としてもっと良いものができるのではないか、といったリサーチがソフトウェアで直感的に操作できるというものです。実際には、こんなにちゃんとした形式のデータを扱っているケースは少ないのですが、これをSNSやAmazonからとることができたら面白い展開も期待できますね。それにしても、みなさんにこのデモ動画を見せてあげたかった......。学習済み深層ネットワークを用いた画像分類』<参考資料:http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam15/sigam1505.pdf>ざっくり言うと『TwitterなどのSNSからの投稿情報で、天気に関するツイートと写真の投稿をより高精度に判定できる手法の提案』というものでした。その手法の中で「SVM(サポートベクトルマシン)」とディープラーニングの「VGG-16」というネットワークモデルが頻出してきます。v3」などを始めとするネットワークモデルが世の中には多数の存在しいるわけですが、この「SVM」や「VGG-16」もある特定の画像分類のために使用するネットワークモデルであると早とちりしていました。発表内容によれば『ImageNetは一般的な内容の画像データを含んでおり、「VGG-16」は画像データの様々な分析に応用可能な汎用知識を学習できていると言われている』とのこと。特定の画像の分類だけでなく、様々な画像の識別に使えるネットワークモデルであるということなんですね。ちなみに発表者はこの「VGG-16」の出力層の一つ手前の15層に出てくるベクトルデータを利用し、「投稿された画像が、天気に依存するのなのか、関係のないものか」を仕分けしていました。VGG16が抽出した特徴を使って多層パーセプトロンを学習する」と同じアプローチになるのかと思います。(2)』>こんなことできるんですね。知らなかった......。心に残ったテーマ4『Twitterを用いた感染症発生動向の視覚化』<参考資料:http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam15/sigam1508.pdf>最後にご紹介する4つ目のテーマは『Twitterなどの書き込みから病気の発生を予測して、マップに表示する。今までの他の方法にプラスして、投稿者の前後の書き込みから位置情報も特定してみる!』というものです。場合、「インフルエンザで寝込んでいる」は病気にかかっていますが、「インフルエンザ怖い」はまだ本人は病気にかかっていないと言えます。場合は、「もうそろそろ東京に帰れそう」は東京に住んでそうですが、「東京バナナ買った」は東京に住んでいなそうであると推測できますよね。これらをTwitter内のツイートから前後関係を判断し、正確に抽出するという発表でした。判断してしまったので修正したい」という発表でした。視覚化という意味では病気にかかっているという判断でもいいのでは?」というものがありました。これであれば発症のみならず、発症予備軍(もしくは潜伏期間内)にあると考えられますし、この結果を持って対策を練るといった使用例も生まれてきますね。このTwitterからの検知という技術を使えれば病気のみならず、詐欺事件や他の予防処置を実施する必要性ような事案に対して非常に有効なのではないでしょうか。アイデアが眠っていそうですね。ちなみに発表者とは別の方の制作物にはなりますが、既存研究として「インフルくん」というWebアプリケーションを紹介されていました。これはこれで秀逸でしたので下記に共有させていただきます。Warning』>人工知能学会の研究会に飛び込み参加してみて感じたこと今回は4つのテーマに絞らせてご紹介させていただきましたが、すべての研究発表のどれもが刺激的でした。すべての研究発表内容を大別すると2つになります。・不確定な情報や、ゆらぎのあるデータから正確な情報を抽出する方法の提案つまり、データを「見やすく、わかりやすく、操作しやすく」という感じです。理念と非常に通じている部分があるではないですか!?<参照:ショーケース・ティービー企業サイト『企業理念』>その他、感じたことを書き連ねています大学の発表と侮るなかれ、とても実用的なアイデア。展開ができれば、サービスとしてリリースできる感じがした。用意されていた資料と、プレゼンテーションで聞いた内容とでは理解の幅が大きく違った。分かりやすい!競合調査(既存研究)や評価実験が必ず明記されていたため、信憑性を伴う比較が容易だった。既存研究の発表の際、「〇〇ら」みたいな表現(例:ricemanら)が、大学の研究らしいなと思いました。「Word2Vec」と「SVM」はどこでも使われている印象を受けた。椅子の座り心地が良かった。それにひきかえ会社の椅子は......とにかく面白く、刺激的。4時間半もあったようですが、まったく時間が気にならないレベル!他にも土日を使った面白そうな研究発表会はたくさんあることでしょう。みなさんも参加して、ガンガン吸収してくださいね!ソフトバンク・au・ドコモの方は、公式のオンラインショップを利用すれば頭金不要で通常のショップよりお得に購入できます。au公式ショップを見る【週刊bitWave】(メルマガ)始めました!登録はこちらからメールアドレスを入力してお申込みください。【週刊bitWave】の更新情報の配信にのみ使用します。個人情報の取扱いに関しては、「プライバシーポリシー」をご確認ください。解除はいつでもこちらから行うことが可能です。