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ブログ - 数理・データサイエンス・AI 応用基礎講座 第1回データ駆動型社会とデータサイエンス

数理・データサイエンス・AI 応用基礎講座 第1回データ駆動型社会とデータサイエンス

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ujpblog 2022/5/5 11:29
 データ駆動型の意思決定は,今となっては判断の根拠として必須ですね.ついていかねば・・・
	• ビッグデータとは
		○ アクセスログが記録されデジタルデータが貯蓄.購買行動,移動履歴.行動に関するもの,センサーによるもの.
	• データサイエンスとは(ビッグデータの出現により注目)
		○ データを活用し価値を生み出す.
		○ データ量がビッグである必要はない.(日々の体重データとか)
		○ 情報学,統計学,価値想像
		○ ビッグデータが得られるようになり,深層学習による人工知能(AI)が発達.画像なども分析できるようになった.
	• データによった意思決定が可能になる.対比は経験や感.人間の経験判断は限られているので主観的なものになる.
		○ 「データは一定の客観性があるもの」とされる.
	• 人間の経験でデータを集めたり集計する.
	• Society 5.0
		○ ビッグデータが貯蓄されリアルタイムに更新,仮想社会を羽井下サイバー空間ができる.
			§ 災害・交通渋滞など,サイバー空間で計算し,結果を現実空間に戻すことでサービスを提供することができる.
		○ Society 1.0 狩猟社会
		○ Society 2.0 濃厚社会
		○ Society 3.0 工業社会
		○ Society 4.0 情報社会
		○ 内閣府のモデル https/www8.cao.go.jp/cstp/society5_0
		○ Society 4.0サイバー空間からフィジカル空間に戻す→データ駆動型
	• データ駆動型の科学技術
		○ 活用例.天気予報,各地の気象台,衛星などの情報をあつめ「モデル」が精緻になった.
		○ モデル=数式・計算式
		○ 第4の科学=ビッグデータを元に,理論と計算を組み合わせる.データ駆動型
		○ 第1の科学=経験科学:観察で自然現象を解明する科学
		○ 第2の科学=ニュートン力学のような科学
		○ 第3の化学=コンピュータで理論を計算する科学
	• データサイエンス活用事例
		○ 仮説検証と原因究明への応用
			§ データの収集と分析.販売,治療など
			§ 根拠がある判断のことをEBM(Evidence Based Medicine,EBPM Evidence Based Policy Makingとよぶ
				□ 仮説検証PDCAサイクル
				□ 成功や失敗の原因究明
				□ データの整理しトレーサビリティを確保
			§ 知識発見の例
				□ 購買パターンの発見(例:ポイントカード)
				□ 生産活動で,どの部分で無駄な作業があるか発見
					® 計画策定につながる
						◊ 商品の配置の最適化,生産,配送の最適化
			§ 判断支援と活動代替への活用
				□ GIS 地理情報システム
				□ 人々の判断に関するデータ分析に基づいた支援
					® 医療の画像診断など
			§ 活動代替
				□ ロボットによる作業自動化.精密作業など
				□ 決済の自動化.セルフレジ,キャッシュレス
		○ 非構造化データ
			§ 構造化データ
				□ 表形式に整理された数値データ
			§ 非構造化データ
				□ 画像
					® AI手法,深層学習により急速に発展.
					® 手書き認識,写真の中に何が写っているか.自動運転
						◊ 顔認証システム
						◊ 医療の画像診断
						◊ 工場の黙示による検品を自動化
							} →説明責任が必要なので,「判断支援」.
				□ 音声
					® 音声認識技術
					® 音性入力の向上.電源オンオフなど
						◊ 話者認識,感情認識
						◊ 音声合成
						◊ 環境オン,異音の認識
							} インフラや構造物の劣化の判定
				□ テキストデータ
					® インターネット上などに膨大なテキストデータが貯蓄
					® キーワード検索.関連するデータを表示
					® 音声認識したらテキスト変換する
						◊ 字幕の自動生成,機械翻訳
	• データを活用した新しいビジネスモデル
		○ 検索エンジンとSNS
			§ インターネット普及,Web検索,メッセージサービス.
			§ 通信販売(eコマース,電子商取引)
				□ 倉庫に保管し大量の商品を扱う
		○ メディアの変化
			§ 情報提供は書籍・新聞からインターネットへ
			§ 決まった時間の放送からオンデマンド方式
				□ コンテンツは無料
				□ 視聴回数による収入
				□ 企業広告もマスメディアから広告媒体への変化
		○ 仮想空間の利用
			§ サイバー空間のコンテンツが豊富になり現実空間を一部代替
			§ 物理的な距離の克服
			§ オンライン会議システム
			§ オンラインゲームでは仮想空間でのコミュニケーション
		○ リコメンデーションとパーソナライゼーション
			§ 商品の推奨,リコメンデーション
			§ 個人の行動,似た人の行動の参照
			§ 広告のみでなく健康管理にも応用
		○ シェアリングエコノミー
			§ モノの所有からサービスの消費へ
			§ 貸手と借り手のマッチングが簡単になった.
				□ 空間のシェア民泊,貸会議室
				□ 移動手段のシェア車,自転車
			§ コンテンツのサブスクリプション
				□ 個別技能の提供(Web開発技術とか)
			§ 自動運転と交通サービス
				□ 過疎地域の移動
				□ 都市地域の混雑解消
				□ 運転時間を別の活動に転用
			§ 健康管理と保険
				□ 生命保険
					® 個人の一生の健康データの利用
					® スマートウォッチ利用の健康管理
				□ 損害保険
					® 運転挙動を考慮した保険
					® さまざまな事故,損害に対する保険
		○ パーソナライゼーションの負の側面
			§ 個人が受け取る情報がかたよる
			§ デマの拡散
			§ 情報提供のアルゴリズムにも問題
			§ 社会の分断
				□ SNSでのデマの拡散など

 それと,Society 5.0という社会フェーズについては初めて知った言葉かな.現実社会のフィジカル空間のビッグデータをサイバー空間にある人工知能に送って新たな価値をフィジカル空間に還元するという感じ.

内閣府のSociety 5.0モデル
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0

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