「AI(人工知能)と機械学習について詳しく知りたい」と考えていませんか?昨今、AIという言葉を耳にする機会は多くなっています。AIによって仕事効率が飛躍的に向上したり、一部の業務に関してはAIが全て代替するとまで言われています。いえ、AIとは何かを正確に理解していなければ、これからの未来がどう変わっていくのかを把握することはできません。AIを正しく理解するためには、機械学習という技術について知る必要があります。この記事では、AIと機械学習についてわかりやすく解説しています。・ディープラーニング(深層学習)とは・機械学習を実際に行うにはこの記事を読んで、現在のAI技術についての大まかな概要を理解しましょう。Intelligent」の頭文字を取ったもので、人工知能と訳されます。プログラムを用いて、人間の知能に相当する振る舞いを、人工的に再現するという技術を指す言葉です。ロボティクス(強化学習)」などの領域で、大きな成功事例があります。これらは、実際に様々なサービスに応用されるまでになっています。画像認識は、物体認識や不良品や異物混入の検出や自動運転技術に、音声認識は家庭用スマートスピーカーなどに活用されています。大きく二つの分類があります。汎用型人工知能とは、人間が行う様々な知的活動を完全に再現できる人工知能で、自我や意識を持つものですが、現在の技術ではまだ汎用型人工知能を実現することは難しいとされています。近年様々な分野で目にする人工知能は、後者の特化型人工知能です。これは、特定の処理に特化した人工知能で、何かしらのツールとして使われるものです。上記で述べた画像認識などはこの特化型人工知能であり、「ある指定された処理」を、高度なレベルで実現することができます。AIに使われる技術「機械学習」と「ディープラーニング」AIに関するニュースなどでは、「機械学習」と「ディープラーニング」という言葉も、よく使われます。これらは一体どういうものなのでしょうか。機械学習とディープラーニングは、AIに内包される概念です。両者の技術があったことで、AIが実用化レベルまで発展しました。AIによって重要な概念である「機械学習」について、詳しく見ていきましょう。機械学習とは?機械学習とは、大量のデータを学習することで、従来人間が行なっていた物の認識やグループ分け、適切な判断などを再現する技術です。端的にいうと、人間は経験から学ぶことによって適切な判断ができるようになりますが、それを機械がデータ学習によってできるようになるというものです。機械に「赤い車」「青い車」という目印(タグ)をつけた、車の画像を大量に読み込ませます。「色で判断するように」と指示を出すことで、初めて読み込む画像がでた場合でも、それが赤い車なのか青い車なのか、あるいはそのどちらでもないのか、を機械が自動的に判断することができるようになるのです。一般的なプログラムは、開発者が動作を全て決めておくというものですが、機械学習は、トレーニングによって、機械が膨大なデータから規則性やルールを見出すことができるようになり、特定のタスクを高度なレベルで実行できるようになるというものです。AIにはこの機械学習という技術が用いられています。機械学習でできること様々なデータを学習して正しい判断が可能になることで、何ができるようになるのでしょうか。身近な活用例には、迷惑メールフィルタがあります。AIにメールの文面を大量に学習させることで、迷惑メールを自動で識別し、所定のフォルダに振り分けます。他にも、人間の顔を大量に学習することで、画像に誰が写っているのかを認識させる用途にも活用されています。AIの先進的な技術活用を行う企業と言えば、Googleです。検索エンジンはもちろん、画像検索やGmailなどのサービスで、上記のようなことが実際に行われています。いったサービスが用意されています。【徹底解剖!】AIをけん引するGoogleの取り組みとは?ディープラーニング(深層学習)とはディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させた技術であり、深層学習とも呼ばれます。AIは2010年代以降、ディープラーニングによって急速に技術革新が進み、第三次人工知能ブームを巻き起こしました。ディープラーニングは、機械学習でも実現できないような認識や認知、判断をコンピューターに持たせることが可能になります。人間以上の能力を発揮するものでもあり、様々な分野への応用が期待されています。ディープラーニングは、人間の神経系(ニューラルネットワーク)の挙動を模して、設計されたもので、従来の機械学習とは一線を画すほどの高度な学習が可能となっています。先ほどの車の写真の例で、ディープラーニングを説明します。機械学習の場合は、「車の色」で判断するように指示を出しました。これは「特徴量」と呼ばれ、分析の対象を区分する際の目の付けどころなのですが、ディープラーニングではその特徴量を人間が指示する必要はありません。大量のデータを読み込むことで、どこで判断するべきなのかを、自ら学習するのです。そのため、人間の手を借りずに、どんどん知能を高めていくものであると言えるでしょう。ディープラーニングでできることディープラーニングが人間以上の能力を発揮する事例が、囲碁やチェスなどのボードゲームです。これらのゲームを何度もプレイさせることで、トッププレイヤーすらも打ち破る手を考え出すことができます。ディープラーニング分野でも技術力が突出しているのがGoogleです。Googleが開発した「AlphaGo」は、コンピューター囲碁プログラムは、2015年に人間のプロ囲碁棋士をハンデなしで破った初のプログラムです。ディープラーニング用サービスが用意されています。ディープラーニングは、言語による表現が難しい判断も可能です。Technologies社はWebサイト上の商品検索にディープラーニングを活用しています。サイト上ではAIによってユーザーがどの商品をクリックしたかという情報を分析し、ユーザーの好みに合う商品を絞り込んで表示します。商品の好みというのは、なかなか言葉で表すのは難しいですが、ディープラーニングによって言葉で指定できないような趣味思考さえも、判断できるようになりつつあるのです。機械学習と深層学習は、様々なデータを元に、機械が判断を行うという点は共通していました。技術や構築コストなどの観点から、用途によって使い分ける必要があります。機械学習はその特性から、人がコントロールしやすいですが、ディープラーニングは、想定外の方向に学習が勝手に進んでしまう可能性もあります。機械学習は、複雑に込み入った課題には適応しづらいという一方、技術的なコストが低いことが多く、比較的スピーディな分析が可能となります。業務レベルでの分析であれば、機械学習で充分かもしれません。機械学習ではカバーしきれない課題に対しては、ディープラーニングを活用するべきでしょう。高度なシステムを開発するなどの場合は、ディープラーニングが必要です。両技術とも、データセット次第で、導き出される結果が大きく変わることに注意です。前述の例ですと、車の写真を正確にかつ大量にセットしなければ、AIは正しい判断を行うことはできません。機械学習を実際に行うには機械学習プログラムには、「Python」というプログラミング言語が使われることが一般的です。Pythonには、機械学習向けのライブラリが多く存在します。ライブラリとは、汎用性の高いプログラムを再利用可能な形でまとめたものです。大量のデータを高速に処理する「Pandas」、データを高速に処理する「Numpy」などのライブラリがあり、これにより高度な統計知識がない人でも、機械学習を行うことができるのです。行列などの高校数学レベルの領域は、ある程度理解しておかなければなりません。機械学習で使われるアルゴリズムの知識も必要です。データを扱う技術は、機械学習を行う前段階で習得しておくべきでしょう。データの相関などのパターンを見つけたり、解析や検証を行う「データモデリング」などの知識や、データベースを操作するためのSQLなどの言語(データベース言語)の知識も必要となります。機械学習とディープラーニングによって、AIはますます進化するこの記事では、以下の内容について開設しました。・ディープラーニング(深層学習)とは・機械学習を実際に行うには機械学習がAIという概念の内包関係にあることが、理解いただけたのではないでしょうか。AIというとなんだか得体の知れないもののように思えるかもしれませんが、その実態は機械学習などの技術を用いた、非常に高度なプログラムです。AIはディープラーニングによって、自律的な学習を行うことができるようになります。ディープラーニングは、発展途上の技術です。今後5年、10年の年月を経て、さらに技術レベルが向上し、誰も想像し得ないような活用がされる日がくるかもしれません。あなたの仕事もAIに奪われる?AIによって将来的に淘汰される仕事とは?「無料説明会」を開催中です。現地生活」に関する情報をお届けします。海外就職ノウハウ海外就職のメリット。AFFINGER5.。