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コンピューターの技術が発達し、機械学習にも変化が見られます。金融や医療、マーケティングなど色々な分野で機械学習の活躍の場が増えています。業務効率の向上など機械学習の効果が認識されているのです。
それではディープラーニングと機械学習の違いはどこにあるのでしょうか。
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これまでのデータがある時に使われる手法であり、これらのデータをもとに、取引上に不正の疑いがあるなど今後起こりそうな事象を予測します。
また明日の天気の予測にも使われることがあります。これまでのデータを把握し、今後どのような動きをするのかを判別するのです。
教師ありの時のように、履歴ラベルがないデータの場合は、この教師なし学習という手法が利用されます。データを探索して構造を探し出すことが大きな目的となり、自己組織マップやｋ平均法クラスタリング、特異値分解などの手法が利用されることが多くなっています。
ロボット工学やゲーミングなどでよく使われているアルゴリズムであり、エージェント、環境、アクションという３つの構成要素から成り立っている学習方法です。
決まった期間で、できるだけ多くの報酬が得ることが目的となります。教師あり学習と違い明確な答えが与えられていないことが特徴です。
将棋や囲碁のように、選択肢が無数にある中から最も効率のよい行動を探します。
人間では大変な、大量のデータを分析できることがメリットであり、収益やリスク回避へとつなげていきます。短時間で、データを分析して正確な結果へとつなげることができるのです。ビジネスから、天気予報など実生活にも使われています。
人工知能というのは、人間の知能と同じレベルと考えてよいもので機械学習は人工知能を構築するための一つの方法です。ディープラーニングは機械学習を発展させた方法ではあるのですが、大量のデータが必要になり、データを選び間違えると方向性が変わってしまうことがデメリットとなります。
そのため、人工知能＞機械学習＞ディープラーニング(深層学習)というような構図ができあがるのです。
人間の神経細胞の仕組みを利用したニュートラルネットワークと、コンピューティングの性能を組み合わせることにより、さらに複雑なデータを自動的に学習することができるのです。
またこれまでの機械学習と比べて、さらに正確で効率的な判断をすることができるため、音声認識や画像認識などをすることができます。
ディープラーニングの技術として代表的なものは、画像認識・音声認識・自然言語処理・異常検知があります。それぞれ仕組みを見ていきましょう。
画像認識技術では、コンピューターに大量の画像・動画データの特徴を学習させることで新しい画像を与えた際、その画像が何であるかを識別することができます。
身近な例では、デジタルカメラやスマートフォンなどに取り入れられています。
音声認識は画像認識と同様に、事前に収集した大量の音声データを参考にします。人の発音には特徴があると言われています。
例えば、「え」は高い音域で「い」は低い音域である、というものをコンピューターに学習させ、一つの単語を認識させます。これが音声認識の仕組みで、例として最も有名なのが、iPhoneの一つの機能であるSiriです。
また最近話題のスマートスピーカーにも音声認識の技術が内蔵されています。
自然言語処理は大量の文章データを参考にし、「形態素解析→構文解析→意味解析→文脈解析」の順に解析が行われていきます。
自然言語処理の最も身近な事例がパソコンやスマートフォンにおける予測変換機能です。
また、Google翻訳などの翻訳機能としても活躍しています。
ディープラーニングを使うことにより、これまでの機械学習ではできなかった複雑なデータを処理することができるようになります。そのため、人間の負担を減らすことができ効率化を進めていくことができます。
製造業、農業などIT分野以外にも様々な分野において活躍の場が広がっていくことでしょう。
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機械学習とは人工知能を形成するための一つの方法であり、その機械学習を発展させたものがディープラーニングです。ディープラーニングはこれまでの機械学習ではできなかった複雑のデータを扱うなど、より人工知能の精度を上げることができる技術なのです。
現在では、自動運転やがん細胞の検出など様々な分野でディープラーニングが活用されているのです。
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