2019年12月6日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ILSVRCという画像認識コンテストの歴代優勝モデルのエラー率変遷の様子をグラフ化したものです。Learning)を搭載した学習モデルが人間の画像認識エラー率4%を超えた3.6%のエラー率をも記録しました。作成:AINOW編集部しかし、AIについてはなんとなく理解していても、ディープラーニングとは何か、いまいちよくわからない人も多いのではないでしょうか。この記事では、AIのブームの火付け役となったディープラーニング技術について、みなさんにわかりやすくご紹介します。敵対的生成ネットワークディープラーニングの導入プロセスAIを学べる講座まとめ(無料講座も含む)ディープラーニングについて学べる書籍ディープラーニング関連の資格&検定ディープラーニングの利活用を進める日本ディープラーニング協会(JDLA)ディープラーニングの動向を知る最後にディープラーニングとは?ディープラーニングは機械学習技術の一つ簡単に説明すると、ディープラーニングとは人間の手を使うことなくコンピュータが自動的に大量のデータからデータの特徴を発見する技術のことです。ちなみに人工知能>機械学習>ディープラーニングであり、ディープラーニングは機械学習の一技術です。機械学習と同列に扱われることもあるので注意が必要です。作成:AINOW編集部また、もしAI(人工知能)全般や機械学習についてまだ不確かであれば、以下の記事で易しく説明しているので参考にしてみてください。user今さら聞けない「AI・人工知能」とは?https://ainow.ai/artificial-intelligence-3/AI・人工知能の話題が連日のようにニュースに登るようになりました。「人工知能」というワードで検索された数が、2014年から急激に増えていて、関心を持つ人たちが増えているようです。2019年時点では検索数が若干落ち着いていますが、継続してAI...ディープラーニングとはここからはもう少しディープラーニングについて細かく説明します。Network)という機械学習の手法をベースにしています。作成:AINOW編集部しかしディープラーニングは長い間解決されていなかったニューラルネットワーク特有の課題を”多層(ディープ)化”するといった工夫で解決しています。そのためディープラーニングと呼ばれています。ニューラルネットワークは機械学習における”教師あり学習”の一種であり、人間の脳のニューロン(神経細胞)を模倣して作られています。人間の脳内のニューロンは電気信号として情報を伝達します。その時にニューロンとニューロンをつなぐシナプスのつながりの強さによって、情報の伝わりやすさが変わってきます。ニューラルネットワークではこの情報伝達プロセスを”重み”などの機械的な方法で模倣します。ディープラーニング(深層学習)は層を増やし、複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍を遂げているのが特徴なのです。簡単にディープラーニングについて紹介しましたが、「ディープラーニングの仕組みはある程度わかったけど、それが実際に使われている事例あまり聞いたことないな。」といった声が聞こえてきそうです。実は意外と身近なところでディープラーニング技術は使われているのです。今回は2つの例を紹介したいと思います。Go”は人類最強と言われていた柯潔(カ・ケツ)棋士に全勝しました。ニュースでも大きく報じられ、ディープラーニングの能力の高さを象徴した事例でもあります。Societyより引用ボードゲームで最も難しいと言われている囲碁には約10の360乗通りという天文学数的な組み合わせが考えられるため、人間最強の棋士に勝つには今までの機械学習方法では到底不可能でした。(強化学習とは?)などの既存の技術の組み合わせによってそれを可能にしたのです。ちなみにAlphaGoが強くなりすぎ、これ以上成長しても仕方ないということで、Deepmind社はAlphaGoを囲碁の分野から引退させる決定したそうです。誕生してから5年弱で引退とは驚きですね。(バイドゥ)なども参入している競争が激しい分野です。国内ではトヨタやNISSANなどの自動車メーカーをはじめ、DeNAなどのIT企業や自動運転の要素技術を開発するベンチャーも生まれています。実現するためには常に変動する環境への対応や、さまざまな物体の認識・処理の必要性などもネックとなっていました。(特定の場所でなど条件付きで運転手が乗らずに走れる)までは実現可能な段階となっています。多発している状況を考慮すると、自動運転の実現により安全な社会を構築できる可能性があります。以下の記事も参考にしてください。各レベル説明と15の実例を紹介https://ainow.ai/2019/09/09/175323/以下の動画は自動運転技術で世界1位のWaymo(ウェイモ)が2017年に公開した自動運転のテスト走行の動画です。運転席に誰もいない状態で公道を走るその様子は近未来感があふれていますね。昨今、ニュースなどで度々取り上げられている自動運転ですが、自動運転とはなに...ディープラーニングの種類ディープラーニング自体の基本的な技術構造については理解していただけたと思いますが、実はディープラーニングには複数の学習方法があります。今回はそのうちいくつかの手法について紹介したいと思います。作成:AINOW編集部ディープニューラルネットワークから発展した有名な技術は大きく分けて4つです。それぞれの手法が特定の分野に適しており、それらを組み合わせたりすることでより良い成果を出しています。Network)は画像認識に適した手法です。画像分野で活用されています。HPより引用この分野で重要なのは、画像の特徴をどのように取り込むかです。これまでのニューラルネットワークでは画像処理の際に多くの画像特徴情報を失っていましたが、CNNによって画像をそのまま2次元で処理できる様になりました。“畳み込み(Convolution)”という言葉の由来は二項演算という計算の一方法の名前です。“特徴”を抽出する操作を畳み込みと言います。画像処理で不可欠な手法がCNNなのです。Network)は時系列の情報に適した手法です。実は世の中には時間に依存する情報が多くあるため、RNNも非常に重要な手法です。電車の乗車率は朝6-9時と夕方6-9時が最も多かったり、SNSの使用は昼休みや帰宅時間帯に多くなるなど、時間軸に沿って何かパターンを持っています。CNN同様、これまでのニューラルネットワークでは情報の喪失が多かったのですが、RNNによって時系列データをそのまま入力できるようになっています。一般的にデータであれば新しく入力されたデータの方が基本的には重要度が高いですが、時系列データの場合は、「今の時点では関係ないけれど、将来の時点では関係ある」という可能性もあるため、一概に古いデータを軽視できません。Memory)という手法は過去と将来のデータの重要度をバランスよく保てるような仕組みを兼ね備えており、上記の問題を解決できるようになっています。翻訳などにも活用されています。私たちの知らないとこで活躍していますね。以下はその音声認識の活用事例をまとめた記事になります。user精度は人間超え!AI音声認識の活用事例https://ainow.ai/2019/08/02/174176/AIが人の声を認識する「音声認識」の技術発展が進んでいます。この「音声認識」は、人が発した声をAIが分析することで、その内容を推測することができます。オートエンコーダオートエンコーダ(自己符号化器)とは、ニューラルネットワークを利用してデータを抽象化する(次元削減するという)手法の一つです。AIが処理するデータはさまざまな複雑さをはらんでいます。オートエンコーダを複雑な情報をそのまま処理するのではなく、データを抽象化することでデータ量が減るため、大規模な学習が可能となり、ニューラルネットワークの応用領域が広がりました。ニューラルネットワーク自体は長い間存在はしていたものの課題が解決できず、下火になっていました。データを抽出化し、大規模な学習を可能にしたオートエンコーダが2006年に導入されたことで再び人気になりました。ちなみにオートエンコーダから発展した“変分オートエンコーダ(VAE)”といった手法の方がより利用されています。敵対的生成ネットワーク最後に紹介するのはGANです。Network)は現在、主に画像分野において好成績を残している手法です。GANは2つのネットワークで構成されており、一つは生成器(ジェネレータ)でもう一つは識別器(ディスクリミネータ)と言います。ジェネレータ:ある値を入力値として受け取り、画像データを出力する。ディスクリミネータ:ジェネレータが出力した画像データを受け取り、本物か偽物かを予測して出力する。ジェネレータはディスクリミネータが間違えるような画像を作るように学習していき、ディスクリミネータは偽物をきちんと見抜けるように学習していきます。この2つがイタチごっこをすることで、お互いの精度をどんどん上げていきます。機械が自動的に精度を上げていくGANはこれまで他の手法ではなかなか達成できていなかった、驚くような成果をもたらしています。以下の動画は”ディープフェイク”と呼ばれる動画です。本物のオバマ元大統領のデータを使い、GANを通して訓練、生成された偽オバマ元大統領が、本物のオバマ大統領の動画に合わせてリアルタイムで話しています。ディープラーニングの導入プロセスこれまでディープラーニングについて説明していきました。実際にディープラーニングを導入するにはどのようなステップを踏むべきなのでしょうか。以下は基本的な機械学習のステップを図式化したものです。(PoC:概念検証)で実際のデータを用いて機械学習のモックアップ構築にトライするモックアップを本番運用レベルまで進化させ、その他のシステムの環境を整える実際に機械学習を運用し、精度のモニタリングとチューニングをし、システムの監視や機能改善を測るの様になり、これらはフェーズごとの最低必要コストの目安(推定額)で以下の画像のような平均になるそうです。作成:AINOW編集部しかしながら注意点として、ディープラーニングを導入するためには膨大案データが必要で、そのデータを学習するコストも必要とされます。技術的な指標だけでなく、売上などビジネス的な指標でディープラーニングをしっかり評価し、適材適所で活用していくことが重要です。ディープラーニングを使わなくても、他の機械学習のアルゴリズムや簡単なデータサイエンスのモデルで代替可能なケースも多いため、事業ややりたいことの目的を明確にし、柔軟な機械学習の導入を行いましょう。ディープラーニングの導入について、より詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。前編~https://ainow.ai/2018/02/27/133133/こんにちは。AINOW編集部のみかみです。みなさん、仕事でこのようなケースで困ったことはないですか?・「取り敢えずAIを導入してほしい」と言われたけど何から始めればいいか分からない・AIの導入を検討したけど机上の空論になってしまった・AIの導入を提案したいけ...AIを学べる講座まとめ(無料講座も含む)AIエンジニアの需要が急増しています。国内でも数々の企業が優秀なAIエンジニアに対して、高い報酬を提示するなど、AIに精通した人材の獲得に尽力しています。富士通は優秀なAIエンジニアには4000万円もの報酬を与えると発表し、話題になりました。今、AIエンジニアを目指そうと決意した人も多いのではないでしょうか。AIエンジニアになるためには、数学的な知識も必要でなかなかハードルが高いと感じている人も多いのではないでしょうか。そこで今回の記事では、AIエンジニアのスキルを習得することができる講座をオンライン・オフラインに分けてご紹介します。users【リスト】無料講座も充実!AIを学べる講座まとめhttps://ainow.ai/2019/09/03/174914/AIエンジニアの需要が急増しています。国内でも数々の企業が優秀なAIエンジニアに対して、高い報酬を提示するなど、AIに精通した人材の獲得に尽力しています。富士通は優秀なAIエンジニアには4000万円もの報酬を与えると発表し、話題になりました。G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象とし、エンジニアだけでなく、経営者や企画者などビジネスサイドの人も受験する検定です。この記事ではG検定の合格者約500人が選んだオススメ書籍や、テーマ別のオススメの書籍、またオススメのサイトやTwitterアカウントまで幅広く紹介します。漠然とAI・人工知能について学びたいと考えている方におすすめです。G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象と...ディープラーニング関連の資格&検定AIについて勉強したいけど、何から取り組んでいいのか分からない。自分のAIのスキルを証明して、就職・転職を有利に進めたいと思ってはいませんか。そんな人は「資格」に挑戦するのがオススメ。この記事ではAIの資格に挑戦するメリットと、それぞれの資格の概要を紹介します。users【2019年後期】AI関連資格おすすめ6選|取得メリットも紹介https://ainow.ai/2019/07/24/173534/AIについて勉強したいけど、何から取り組んでいいのか分からない。自分のAIのスキルを証明して、就職・転職を有利に進めたいと思ってはいませんか。そんな人は「資格」に挑戦するのがオススメ。特任准教授の松尾豊氏を理事長とし、ディープラーニングの有識者が中心となって、産業促進を促すために設立された団体です。AINOWのメディアパートナーです。ディープラーニングの資格検定試験「G検定」や「E資格」を設けて人材育成に取り組むほか、ディープラーニングを活用したコンテストなども開催し、ディープラーニングの普及に努めています。Association、以下JDLA)の情報をまとめたページです。【理事の集合写真】2018年7月4日に開催された総会にてJDLAは日本の産業がディー...ディープラーニングの動向を知るAINOWは、人工知能を知り・学び・役立てることができる国内最大級のAI・人工知能専門メディアです。メールマガジンでも定期的にディープラーニングなどAIに関する情報を配信しています。お気軽にご活用ください。メールマガジンの登録はこちらから最後にこの記事を読み、ある程度ディープラーニングについて理解を深められたでしょうか?ディープラーニングはニューラルネットワークをベースにさらに発展した手法であり、中には今回挙げた4つの手法以外にも発展した手法が多く世間で使われています。インターネットや本でさらに調べると面白いかもしれないですね。自動運転やAlphaGoの様な人間の能力を超える例だけでなく、自動運転のように人々の生活の豊かさを上げてくれる可能性を秘めているディープラーニングにこれからも目が離せません。iKnow!satoshi初めまして。大学3年のさとしです。今はAIと統計学を中心に勉強しています。皆さんにわかりやすい記事を発信していきます。AINOW編集部コラムディープラーニング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。AI研究と人材育成の早期社会適用へRECOMMENDこちらの記事も人気です。AINOW編集部2017.5.8どこからどう見てもチャットじゃないチャットボットをご紹介します。パークシャテクノロジーを差し置...AINOW編集部2018.11.1車輪の再発明はしない。