会社案内らあびけりについてアイディアスタッフ紹介お問い合わせ株式会社ラアビケリのホームページをリニューアルいたしました。2020/01/31SHAREツイートシェアはてブGoogle+PocketLINEそれではここであらためて、飛躍的にAIの性能を高めたディープラーニングについて解説します。そこには機械学習とはまったく異なる学習の仕組みがあります。機械学習の3つの学習法まず比較するために、機械学習の学習法をまとめておきましょう。機械学習には、教師の有無と強化学習とがあります。教師がいる学習では、問題と正解のデータをAIに覚えさせ、簡単な未来予測や画像判別などを行わせます。教師がいない場合では正解データは与えず、トレンド分析などを行わせるのが主流です。強化学習では、問題を解決する行動そのものをAIに学習させます。将棋や囲碁のAIではこの強化学習を実施しています。ディープラーニングのニューラルネットワークディープラーニングでは、人間の脳の神経回路に真似て作ったニューラルネットワークというモデルが鍵を握ります。ニューラルネットワークはデータの伝達において3つの階層に分かれますが、情報の入り口である入力層と出口となる出力層の中間にある「隠れ層」が重要な役割を果たします。ディープラーニングではこの隠れ層にあたる部分を増幅し、非常に多くの隠れ層を持つことで複雑な学習を可能としました。1枚の画像データを読み込ませただけでも、ディープラーニングが可能なAIは隠れ層で非常に複雑な情報伝達と学習を行い、複数の出力を行うことができます。犬の写真を読み込ませた場合では、画像が犬である確率が97%、猫である確率が2%、人である確率が1%というような出力結果を得ることができるわけです。