未分類サイト内検索このサイトについてレバレッジ特許翻訳の受講における進捗報告のためのブログ。管理人についてLinux&ハード系エンジニアもどきを経て,北国へ移住。keta)をこよなく愛する。何でもやってみたい知りたがり。翻訳者ディレクトリに登録しています。先週の記事で紹介したとおり、すべての人工知能の共通項は「人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術」と考えることができる。この「工学的に実現する技術」の例として、機械学習があり、機械学習の一形態として深層学習が存在する。深層学習はニューラル・ネットワークを多層化したものであるが、しばらくの間、ニューラル・ネットワークのことは忘れて、話を進める。「人間と同じ知的作業」に入る前段階として、情報をシステムにインプットして、コンピュータの世界で処理できるようにする、という工程が必要だ。画像情報を処理する場合、インプットとなる画像データは、カメラなどを経由してシステムにインプットされ(ステップ1)、「0」と「1」で表記できる形式に変換される(ステップ2)。何らかのアルゴリズムで処理されて(ステップ3)、結果がアウトプットされる(ステップ4)。機械学習は、このステップ3~4の部分にあたる。市販テキストによく見られる分類として、下記の3分類がある。実績値など既存のデータを利用して、過去のデータ(インプット:x)から未知のデータ(アウトプット:y)を予測する方法。既存のデータを利用して、未知のデータにラベル付けをする、ともいえる。過去の記録から、カテゴリを予測する(例:このジャガイモは「男爵」or「メークイン」?)教師なし学習アウトプットを予測するのではなく、インプット(x)のデータ特性・データ構造を理解する方法。クラスタリング仮定に基づいて、インプットデータ(x)の集団の特性を予測する。教師あり学習の分類との相違点は、判断基準となるラベル(教師)があるかどうか。(例:カフェのマーケティング戦略において、ある集団データを「毎日スタバに行きそうなグループ」「コンビニのコーヒーを買いそうなグループ」「その他の店に行きそう/自分で作りそうなグループ」「コーヒーは飲まなさそうなグループ」に分類する。)次元削減インプット(x)の要素を集約して、x全体の見通しが立ちやすいようにする。多くなる基準だけを決めて、データ(x)がほとんど存在しない状態で開始する方法。試行錯誤をしながら、情報を蓄積し、どんどん賢くなる掃除ロボットなどがある。教師あり学習(分類)の具体例インプットとして魚の画像データを入れると、その名称がアウトプットされるようなシステムがあり、既存のデータベースとして、魚の画像と名称の対応表があるとする。アルゴリズムは何でもよい。不正解)は、アルゴリズムにフィードバックされる。した学習を繰り返した結果、高い精度で予測できるようになる。分類のアルゴリズムを繰り返す例なお、1~6のサケマス類の名称は以下のとおり。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。