人工知能(AI)を活用した
類似上場企業 AI推論 Webアプリ「KazeOke」
M&A・経営・営業・就活・株式投資など、様々な局面において、類似企業あるいは関連銘柄を探す時があります。企業(特に上場企業)に限定して検索するシステムはほとんどない事から、人工知能(AI)のニューラルネットワークを活用して、企業関連ワードから企業を推論する「カゼオケ / KazeOke」というWebアプリを開発、リリースしました。
Webアプリはネイティブアプリと異なり、ブラウザでサイトにアクセスするだけで利用できるため、ダウンロードする必要がありません。
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【参考】ニューラルネットワーク
人工知能は、大量のデータを収集・加工し、その後、訓練データを機械学習のアルゴリズムで学習させて予測モデルを構築し、実際のテストデータにモデルを適用させて情報の予測を支援します。
データ収集
データ加工
機械学習
予測
実績差異
入力層から中間層を経て出力層に到達した予測が期待する出力を満たす(=損失関数がゼロに近づく)ためには、各層のニューロン(=神経細胞)にデータが送られる際に重みのあるパラメータが必要になります。
ニューラルネットワーク(=神経回路)は、誤差逆伝搬法、ドロップアウト、活性化関数などの技術を用いて最適な重みパラメータを自動で学習する事にあります(=人工知能)。
なお、中間層のニューロンが複数ある場合はディープラーニング(=深層学習)とされる。
ニューラルネットワークは機械学習の中でいわゆる教師あり学習に属するクラス分類の一つであり、下記のような予測を得意するアルゴリズムです。
・動物の写真が猫なのか犬なのか
・人の顔から性別や年齢がどれくらいか
・レントゲン画像を見てガンの可能性があるかどうか
・手書きの数字を見て何番なのか