機械学習 計算数学

機械学習へ 誘い

経 済 学 研 究 科 数 量 ス ス_{M 1}

伊 藤 克 哉_{@ K 1 I TO}

2 0 1 7 / 0 5 / 1 8 計 算 数 学 Ⅰ ･ _TA小 話

自己紹

伊藤克哉 ( Katsuya Ito)

•^{理学部数学科2015年度進学〜2017年度卒業}

•^{→経済学研究科数量 ス スM1} 研究 _:

• ^{洋一先生(数論幾何･代数的 )}

•^{齊藤 一先生(SDE･PDE 数値解析)}

•^{高橋明彦先生(数量 ス･ 解析･時々強化学習)}

某東大発ベ チャ タ ス

今週土日 五月祭｠ますらぼ！｡₍前回ま 責任者₎

空前 機械学習

過度 機械学習

ガ トナ 、 日本 るテク ロジ イプ サイクル：₂₀₁₆年

目次

1. ^{機械学習 何}

2. ^{機械学習 流行っ い}

3. ^{機械学習を数学科生 勉強 う}

目次

1. ^{機械学習 何}

1. ^{機械学習 自動 学習する}

2. ^{機械学習 タ ンを認識する}

3. ^{機械学習 自動 特徴を認識し始めた}

2. ^{機械学習 流行っ い}

3. ^{機械学習を数学科生 勉強 う}

機械学習 何

機械学習

• ^{タ パタ を自動 認識}

• ^{パタ を利用}

• ^{未来 タや結 を予測 技術}

◦ Kevin P. Murphy. Machine Learning, A Probabilistic Perspective. 2012

AI ⊃機械学習⊃表現学習⊃深層学習

古典的 人工知能

タ

人間 書い

出力

大量 画像 名前を

収録 タベ ス

サ ル_!

機械学習

タ

人間 書い

特徴量 出力

サ ル_!

･耳

･目

･毛

･色

最新 機械学習

タ

簡単 特 徴量

象的特 徴量

特徴量 統合

出力

例 ₍ パタ を認識 ₎

例 ₍ 自動 字幕生成 ₎

ヒカキン自動生成字幕画像_Bot @Hikakin_Jidou

例 ₍ カ を 翻訳 ₎

Google ^翻訳

目次

1. ^{機械学習 何}

◦ ^{機械学習 自動 タ ンを認識し予測する}

2. ^{機械学習 流行っ い}

◦ ^{機械学習 人類 長年 夢}

◦ ^{ハ 面 後}

◦ ^{深層学習 火付け役}

3. ^{機械学習を数学科生 勉強 う}

第 ₄ 次人工知能

第 ₁ 次 _{AI :} 探索･推論 ₍₁₉₆₀ 〜 ₎

• ^{ュ タ 複雑 思考を い}

•^{例:駅間 最短経路問題やチ ス}

•^{実用 ッ 感 い･･･}

第 ₂ 次 _{AI :} 知識 ₍₁₉₇₀ 〜 ₎

• ^{ュ タ 知識を入 賢く}

•^{例: キスパ ･ ス ( ･医療用 )}

•^{知能を入 賢く 知識を記述 大変}(is-a , part of )

第 ₄ 次人工知能

第 ₃ 次 _: 表現学習

•^{機械 特徴量を理解}

•^{例: ュ ネッ ワ ･ ベ タ}

• ^{,特徴量を 人間}

第 ₄ 次 _: 深層学習

•^{機械 特徴量を自動的 出}

◦ Google ^猫

◦ ImageNet

問題･ 問題

深層学習 火付け役

Google ^猫(2012/6) ImageNet Deep Learning ^圧勝(2012/5)

GPU ^{ュ 後}

目次

1. ^{機械学習 何}

◦ ^{機械学習 自動 パタ を認識 予測}

2. ^{機械学習 流行っ い}

◦ ^{ソ ハ 一体 っ 長年 夢を達成へ}

3. ^{機械学習を数学科生 勉強 う}

数学科生 っ 機械学習 簡単

必要 技能

• ^{大学 2 年ま 線形代数}

• ^{Python や C++ 能力}

• ^{→ 数学科生 っ 簡単}

機械学習 遊ぶ け っ 簡単

理論を極 最強 _?

情報幾何学

機械学習を勉強

開発環境･ ワ

機械学習を勉強

一般的 機械学習 本

機械学習を勉強

深層学習 本

授業

• ^東大

• ^{杉山･佐藤･本多研究}

• ^{松尾豊研究 (駒場 遠隔 講可能)}

• ^Web

• ISLAR:An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

• Coursera : Machine Learning

• CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

• CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

• UCL Reinforcement Learning

ま

1. ^{機械学習 何}

機械学習 自動 パタ を認識 予測

2. ^{機械学習 流行っ い}

ソ ハ 一体 っ 長年 夢を達成へ

3. ^{機械学習を数学科生 勉強 う}

数学科生×機械学習 _{= ∞ ?}

清聴あ う いま

We are drowning in information

and starving for knowledge.

Rutherford D. Roger

す 役 立つこ 、

す 役 立た る

小泉信 ₍ 経済学者 ₎