人工知能とデータ解析

こんにちわ、株式会社NAMの中野哲平です。

今日は人工知能とデータ解析の話です

その前に、一つ

Googleも強く主張してるのは

「何でもかんでも人工知能という言葉を使うな」

「人工知能が何でもできるという幻想は捨てろ」

と公明正大に言っています

実際その通りで

僕はこのLINEで、人工知能の苦手な部分、得意な部分を見分けようと

散々言っていました

人工知能の定義は「学習すること」です。

しかし何故、2010年から、人工知能が爆発的に進化したのでしょうか？

その理由は、パソコンの性能が上がり、データが整備されたから

それにより、人工知能が学習できるデータ環境が整ったからです

データが整備されている1例はこちら

https://www.mapd.com/demos/nba/#/dashboard?_k=80ue57

(少しローディングに時間がかかります)

このサイトは、過去のNBA(アメリカのプロバスケットボール)のデータが14シーズン分、保存されてる

このデータを解析しますと、面白いことがわかります

例えば

近年では、3ポイントシュートが爆発的に増えたこと

ゲームの中盤はあまり結果に関係がないこと

このように大量のデータを解析すると面白いことがわかります

同様に人工知能も、大量データを読み込めば、自動で上のような事実を教えてくれます

プロスポーツチームも選手の獲得以上に、人工知能を開発できる人材を求めています

そういう職に就きたい方がいたら、この分野を勉強することをお勧めしています