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では始まりました、AI酒場小酒園です。 中林です。
では、毎回ですが乾杯いきましょうか。 土曜の昼から飲むっていうね。
週6日、今土曜日のお昼なんですけど。 では、今日は各ハイボールで乾杯!
さて、じゃあ今日も記事見ながらどれを選んで話していきますかね。 中林さん、ちょっと気になるのがあればちょっと
バラバラと見ていただいていいのを選んでいただければと思います。 今週の
そうだなぁ。 ちょっとマスク被っててこんなにしてるなぁ。
これちょっと、読みたくなっちゃいます。
データ分析におけるGUIツールの重要性。 マスクとアナライズがきれい。
AINowはですね、データサイエンス界では立派なインフルエンサーと流れていた、マスクとアナライズさんとコラボしまして、
今回のGUIツールという切り口で攻めてるんですけど。 GUIツールってあれですね。
その前にちょっとマスクとアナライズが結構気になるなって。
なんですかね、この笑ってもないか、なんでこのクールな感じ。 中の顔どんな感じになってるんですかね、笑ってるんですか?
中の人と素顔の人と会いたい。 マスクとアナライズをお会いしたことあるんですか?
ちょっと、中の人が誰かって後で教えて。 実はですね、私も知らないです。
そういうことですね。 私同席、お会いさせていただいたんですけど、渋谷の街中でお会いした時からマスクで。
その後バイバイしてからも、しばらくちゃんと見送ってくださって、僕がいなくなったのをちゃんと確認してから去るんですね。
一応そういうキャラ付けができてるって、人の間ではマスク脱がないみたいな。
業界の中でもマスクとアナライズさんと会ったことある人って結構いるんですけど、誰も知らないんですよね、正体を。
なるほど、すごい。
マスクとアナライズ、誰か問題はまたベッド飲みながら。
記事でどうしますかね。ちょっと微行とかしてみて、マスクとアナライズの素顔みたいなスキャンダルというか、スクープみたいな記事やっても面白いかもしれない。
それはAIのネットじゃないかもしれないけど。
まあ確かに、フライでしちゃうみたいな感じに。
この記事に関しては、データ分析って最近なんか結構GUIツールって言われてる。
GoogleノートMLとかも結構話題になってるの多いと思うんですけど、それについてちょっといろいろと深掘った記事となっておりまして。
実際どうですか?こういうツールって使われたりするんですか?
使ってます。うちもいくつか使ってて。
例えばどういうの使ってるんですか?
データロボットとかは使ってますし、あとは各クラウドベンダーがオートML的なものをいくつか出してるじゃないですか。
ソニーさんとかも出したりしてますもんね。
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それは試したりしています。
実際その使ってみて、やっぱり結構効果はあるなって感じてらっしゃるんですか?
効率が良いですね、やっぱり。
あ、そうなんだ。
モデルの比較とかハイパーパラメータのチューニングとかって結構面倒くさいじゃないですか。
一番大変なのはデータセットの準備なんだけど、データが準備できた後はどうやってパラメータチューニングしていくかっていうところとか。
モデルもなんとなく推定はできるから、そうするとハイパーパラメータのチューニングとかどう必要なデータを出していくかっていうところとかになっていくと、
それはもうデータサイエンスの仕事じゃなくてオペレーションだからクルクル回すだけっていうところも出てくると、
そこはGUIツールじゃなくてそれを自動化してくれるっていうところも含めて、結構ツールとか機械にお任せしたいなっていう仕事が多いから、
そこで役立ちますね。
このGUIツールというとやっぱりビジネスサイドの人が簡単にデータ分析のモデルを作って、
PDCを爆速で回せるみたいな論調って結構あると思うんですけど、実際なんかそのハイパーパラメータみたいな言葉をまだ理解できるビジネスサイドの人いないなと思うんですけど、
その辺ちょっとビジネスサイドの方にとってGUIツールってまだ使えられるなんですか?
いやそこは誰が使うかって言うとやっぱり一定データサイエンスの知識がある人が機械学習とかが分かっている人じゃないとちゃんと使えないと思う。
ビジネスサイドの人が単純にデータだけあって回すっていうのも難しいかなっていう感じかな。
やっぱりその細かな調整だったりとかっていうところは結局ちゃんと知識があってやっていかなきゃいけなかったりとかっていうのは結構あるんですかね。
あと多分説明力、まだまだ説明力が求められると思っていて、ビジネスサイドの人がその説明力まで理解しているかっていうと、なかなかレグレッションとかグレシフィケーションとかでどういう一定どういうモデルかっていうのを理解してないとなかなか難しいかなと。
単純回帰モデルとかでも普通に回帰で出てくるやつもあるし、あとは最近だとアンサンブル的なところで結果出してくるモデルもあるじゃないですか。
結構アンサンブル系の制度が良いって言うと、ビジネスサイドの人がデータ放り込んで結果出ました、グラディエントブーストみたいなアンサンブル系で制度出ましたって、グラディエントブーストって何かって説明できないと思う。
やっぱりデータサイエンスの面倒くさいところを自動化してくれるっていうところが一つ、データサイエンス側からすると一つかなって思うんですけど、
もう一つはビジネスサイドからすると、モデルの説明力をどうビジネスタームでビジネスの用語で説明してくれるかっていうところだと思うんです。
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こういうところも含めてツールでも語ってくれるようになったらいいっていうことなんですね。
特にデータをきれいにするとかすごく大変だから汚いデータとりあえず放り込んで、一応欠損値も含めてこういうことをやりたいんだったらこういうようなデータクレンジングどうですかみたいなのをレコメンドしてくれて、それをそのまま実行してくれる。
今週刊の5位にある記事で、実際私たちもGUIツールって結構増えてきてるなって実感してたのでマップにしてみたんですよ。これ見てみると本当に多くて、一応50個だけ集めてロゴを乗っけて全部マッピングしてみたんですけど、本当に多いですよねこれ。びっくりしましたね。
最近有名なのはマトリックスフローってツイッターでも話題になったりするものがあったりとか。
これアクセラリーに出てたよね。
そうです。私たちのアクセラリーで支援をさせていただいたりとか。あと中国系だとアリバムクラウド、僕もそのGUIツール出してたりとかします。やっぱりデータロボット使ってるって安定的なんですか?
検討した時にはまだそれが一番メジャーだったとかシェアが持ってたっていうのも一つあったのかなと。ここの領域ってまだまだ最近じゃないですか?
だと思いますね。ただのデータ分析だけでも多分、昔から結構使われてるものもあると思いますけど、その中で機械学習寄りのも最近出てきてますしね。あとディープラーニング系もいくつか出てきたり。
ディープラーニングのGUIっていうのもなかなか魅力的だけど、結構実用的に難しいかなっていう気もする。
それほどほんのようですか?
テーマ絞って言ったら画像系だったら結構もう使ってるモデルも決まってきてるからいいと思うんですけど。
だけど例えば、なんだろうな、最近だとやっぱり回避系もディープラーニングで精度良く出したいなと思っていろいろチャレンジするんだけど、
ネットワークの構造とかも決めるのなかなか難しいから、そのネットワークの層の厚さとかユニット数も含めてハイパパラメータチューニングしてくれるとか、
シグモイド関数なのがいいのかどうなのかっていうところもやりだすとなかなかやっぱり。
でもやっぱりディープラーニングぐらいまで行くと、やっぱりAIエンジニアぐらいの知識があった上で効率化して使うっていうのが今の一番正しい使い方ではあるっていう感じなのかな。
っていうのも含めてやっぱりデータサインサイドの人が自分の仕事を楽にするっていうのに従来するっていうか、むしろのオートメーションも含めて使うっていうのがまだまだ現実的な使い方かなっていう風に。
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やっぱりインタビューしててもすごく本当に毎日大変なお仕事をしてるっていう、いろんな調整したりとかデータを一つ一つ整理したりとかっていうのがあると思うので、
確かにそのあたりすごく効率化されていけばいいかなっていうのは思うんですけど、今後GYツールに期待することがあれば最後にでもいただければと思います。
やっぱりデータサインサイドはなんとなく見えてきてるんで、それをどうビジネスサイドの人がうまく使えるかっていうところの機能アップなのかなと思って。
それは先ほどおっしゃっていた説明性のところにいるんですか。
このモデルはあなたのビジネスで、例えば広告のレコメンドで言うととか、あとはメールのターゲティングで言うとこういうことなんだよっていうところを説明できるとか、
制度に関してもこの制度だとこのぐらいの効果がありますみたいなところも含めて、定量的なところも含めてちゃんとビジネスサイドの人に説明できるものが出てくるとすごく変わるかなと。
私も一応大企業に分類されるところにいますけど、役員って結構数字をしっかりと見たりとかビジネスのインパクトしっかり見る力って結構あるなとは思っていて、
だからこそおっしゃっていた通り、ビジネス的にどういう風にインパクトが出てくるのかっていうのはしっかりと出せるようになれば、確かにデータサイズも次ぐ。
例えばその役員が使いこなせるGUIが出てくると。
完璧ですね。
それは、その未来を私もアトリックスフロアのTVRさんに今度言ってみようかな。
分かりました。ありがとうございます。
今日はこんなところで。
はいどうもお疲れ様です。
はいお疲れ様です。
