ディープラーニングは唯一の選択肢なのか!?ディープラーニングの技術は2010年代の初頭にAIブームの火付け役となりました。今まで、人類が成し遂げきれなかった画像を認識する技術が、ディープラーニングにより急発展し、多くの投資が行われています。一方で、高性能なディープラーニングの技術を維持するためには、膨大な計算コストがかかり、学習用の大量のデータを準備する必要があり、適用領域は製造業をはじめとしたいくつかの分野に限定的になっているとも言えます。今後は、コストがかからず、少ないデータから、高精度な認識ができる技術改善が求められています。今回は、「ディープラーニングは唯一の選択肢なのか!?」という疑問をもとに、「スパースモデリング」という技術に注目して、わかりやすくお伝えしたいと思います。事例2:ブラックホールの可視化スパースモデリングが向いているドメインやタスクハカルスとは著者ディープラーニングは唯一の選択肢なのか!?ディープラーニングのメリットディープラーニングは人間のニューロンを模したシステムであるニューラルネットワークがベースとなっている技術です。多層構造のこのネットワークに大量の画像や音声データなどを入力することでデータに含まれる特徴を各レイヤーで自動的に学習することができます。この手法がディープラーニング特有であり、これによってディープラーニングのモデルは高い精度を誇り、人間の認識精度を上回ることもあります。基礎知識からAIとの違い、導入プロセスま...https://ainow.ai/2019/08/06/174245/AINOW編集部作成AIの技術に注目が集まると同時に「ディープラーニング(深層学習)」という言葉を耳にすることが多くなった方も多いでしょう。ディープラーニングは、特に画像認識の領域で人間を超え、AIのブームを牽引している技術だと言えます。以下の画像はILSVR...ディープラーニングのデメリットディープラーニングでは学習データを用いることでパラメータを自動的に調整していきます。言い換えると、パラメータの数が多くなるとその分だけ大量の学習データが必要となります。適用しようとするとこの学習データが準備できないという問題に直面します。大量のパラメータを自動的に調整してくれる反面、計算過程を全て追従することが難しくなり、意思決定の過程がブラックボックス化しやすいというデメリットもあります。これにより、「なぜ目の前の患者を手術するべきか」といった理由が説明ができないと現場導入ができないこともあり得ます。学習のために相当数準備することが難しいといったケースがあることも事実です。全ての要素が結果に絡んでいるのではなく一部の要因のみ結果に関係していると仮定して、多くの要因は結果との関連度がゼロだと推定します。一部アカデミアの分野での実用例はあるものの、まだまだ参考にできる事例が多くありません。個々のプロジェクトに対して探索的にアプローチするケースが多くなりがちです。スパースモデリングを事業に取り入れている会社は多くありません。中核技術として事業展開をしている例として、ハカルスが挙げられます。ハカルスのように中核技術としてスパースモデリングを使用している事業会社は稀だと思います。事例1:MRIへの導入事例MRIでは、磁石を用いて体内のデータを収集し、画像を生成していますが、鮮明な画像を生成するためには多量の画像データを取得する必要がありその分だけ長い時間を費やすことになります。この長時間の検査は患者にとっては大きな負担になるため、検査時間を短縮したいというモチベーションがあります。検査時間を短くするために撮影量を少なくすると画像の鮮明さが失われます。そこでMRIでは画像のスパース性を利用することで、少なくなったデータからでも鮮明なデータを復元することができ、私たちが普段診察で見ているような画像が生成されています。事例2:ブラックホールの可視化2019年4月10日、国際プロジェクトである「イベント・ホライズン・テレスコープ」がブラックホールシャドウを撮影することに、世界で初めて成功したと発表されました。中心に位置するもので、地球からは5,500万光年の距離にあります。世界中に設置された電波望遠鏡から撮影された観測データを画像化する手法として日本チームが取り入れたのがスパースモデリングです。Collaborationスパースモデリングが向いているドメインやタスク例えば産業分野でニーズが高まっている「外観検査」のように、良品・不良品を判定する際、ディープラーニングだとその判定のために大量のデータが必要になりがちです。段階で実現困難だと判定される事例もあります。スパースモデリングでは少量のデータから結論を導き出すことが可能なため、このような問題を抱えているユーザーには有効だと考えています。活用したソリューションを展開しているスタートアップになります。当社では、『Hacarus-X』という人工知能を開発しており、現在の主流であるディープラーニングとは異なる、「スパースモデリング」を中核技術として採用しています。よる課題解決をしています。ついての研究開発助成対象として採択されました。エッジ側での推論のみが可能で学習についてはクラウド上で行う必要があり、センシティブな情報を含む教師データもクラウド上にアップロードしなければいけません。近年、プライバシー保護やセキュリティの観点から、個人情報や生産状況に関わる情報などを、インターネットを通じてクラウドにアップロードすることは、現実的に難しいケースが出ています。エッジ環境での学習と推論が可能で、オフライン環境でも利用可能なものです。AI」と表現しています。プラットフォーム向けに今後パートナー企業を通じて提供を行う予定です。データサイエンティスト京都大学情報学科を卒業後、新卒でメーカーに入社。R&D部門に所属し、DeepLearningを用いた新規プロジェクトに携わる。プロジェクトを通じて機械学習に魅せられ、より深く広く機械学習やデータ分析を用いた課題解決に取り組みたいと思い,2019年3月にハカルスにジョイン。大手企業での会計・税務業務を経験した後、ブラウザやアプリ開発のITベンチャーへ転職。事業急拡大の中、初めてのHR担当として採用・労務を担当。その後、別のIT企業で管理部責任者を経験した後、Adminチームマネージャーとして2019年3月にハカルスへ参画。HRシステムの構築をし、HR側から事業をスケールさせるミッションを担っている。AINOW編集部コラムこの記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。先週のAI関連人気ツイートTOP20!【2019/09/09更新】RECOMMENDこちらの記事も人気です。