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一度は耳にしたことがあるかもしれない、人工知能、機械学習、ディープラーニング...これらの用語は、何が違うのでしょうか？人工知能はAIとも呼ばれ、一言でいうとコンピューターの知能を研究する分野を指します。
人工知能を実現するたくさんの手法の1つが機械学習で、更に機械学習の手法の1つがディープラーニングです。
機械学習でできる事は大きく3つに分かれます。 教師あり学習と呼ばれる正解予測、教師なし学習と呼ばれる特徴抽出、強化学習と呼ばれる試行錯誤しながらの成長です。
正解データを「教師」として学習させ、未知の項目を予測させます。
例えば過去の気温、天気、売上情報を教師データとして学習させ、未知の状況での売上予測をすることができます。
このような数値予測を「回帰」と呼び、様々な所で活用されています。
また教師あり学習は、迷惑メール検出や画像識別などの「分類」にも活用されています。正解データを学習させ、未知の情報を判定するのです。
正確な分類をするためには、大量の教師データが欠かせません。インターネットが普及し、たくさんの情報が飛び交う今の時代だからこそ、出来る仕組みでもあります。
与えられたデータから特徴を発見します。
データの中から「共通事項が多そう」や「関係性が近い」といった特徴を捉え、それに基づき自動でグループ分けを行います。
コンピューターが行うのは、このグループ分けまでです。あとは人間がそのグループの特徴を読み取り、特徴に応じた行動を行います。
例えば広告戦略のため、世帯人数と年齢から特徴が似ている人たちをグループ化したとします。機械学習で簡単にグループ化が可能です。
そのあとは人間がグループの特徴を読み取って、今後の行動・戦略方針を決めていきます。
注目したいのは、ここには「正解」は存在しないという事です。コンピューターは「いくつに分けるか」を人間から指示され、それに従います。あくまでも「特徴の抽出」であることを押さえてください。
最後の強化学習は、ロボットの歩行訓練やゲームAIの開発などに使用されます。
例えばロボットの歩行訓練では、「足を出す→転ぶ→どうすれば転ばないか考える」と失敗しながら、どうすればより良く行動できるか、試行錯誤をしながら成長していきます。
ディープラーニングは他の機械学習より複雑で柔軟な計算が可能なため、近年特に注目が集まっています。
例えば「築年数、駅からの距離、間取り、階数」から家賃相場を計算したり、「花びらの長さ、葉の形状、葉の生え方、茎の太さ」などから花の種類を特定したりできます。複数の値を入力して、様々な処理を加えて結果を出すことができるのです。
次回第2回ではディープラーニングの具体的な手法を、第3回では画像識別や機械翻訳など身近な活用例を紹介します。
ご期待ください！！
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