|AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例など、様々なお役立ち情報をお届けします。ディープラーニングAIとして注目されるディープラーニングとは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とする機械学習技術であり高精度な学習を可能とする技術である。ディープラーニングは、現在多くの分野で応用研究開発が進められており、様々なAIシステムの基盤技術として利用されていくと予想される。ここでは、ディープラーニングの概要について解説する。シェアするFacebookで記事をシェアするTwitterで記事をシェアするRSSで記事を購読するはてなブックマークに追加Pokcetに保存する近年、AIを実現する技術の代名詞となっているディープラーニングは、従来の機械学習にある問題をブレイクスルーする技術として2010年代になって一般に知られるようになった。ディープラーニングは、人間の脳神経細胞の基本動作を数学的に表現した多数のニューロンモデルを階層的に接続することで人間の認知機能の一部を高精度で模擬することを実現している。ディープラーニングによって、自動運転車や人間のような動き、会話ができるロボットが開発され、医療分野においても人間が発見できない、見落とす病変を画像から見つける診断装置が開発され、また、人間に代わって作曲、描画、作文を機械が行うことが可能になりつつある。ディープラーニングとはどのような技術なのか。ディープラーニングの概要ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれ、多層化したニューラルネットワークによる機械学習、アルゴリズムを指す。ディープラーニングにより学習されたニューラルネットワークをディープニューラルネットワーク(DNN)または、ディープコネクトネットワーク(DCN)と呼ぶ。ディープラーニングは2006年に、機械学習の著名な研究者であるトロント大学教授のジェフリー・ヒントンらの研究チームがオートエンコーダの深層化による学習に成功したことによって可能性が認められた。Challenge)」で、ヒントンらの研究チームがディープラーニングを用いたSupervisionという手法で誤り率15.3%を実現し、過去の最低記録であった誤り率25.7%から4割も削減し圧勝し、世界的に注目された。その技術に着目したGoogleがディープラーニングによりYouTubeの動画を用い「猫」の画像を自動認識できたことを発表したことでも有名になった。ディープラーニングの仕組みディープラーニングの仕組みを説明する前に基本となるニューラルネットワークの学習の仕組みについて説明する。ニューラルネットワークは、図1に示すように、人間の脳神経細胞(ニューロン)の働きを極めて単純化した数学モデル(ニューロンモデル)を複数接続し脳神経回路を模擬したネットワークモデルを指す。1958年にフランク・ローゼンブラッドが開発したパーセプトロンは入力層と出力層のみからなる単純なニューラルネットワークであるにも関わらず学習や予測ができることが可能であった。線形分離を可能としている。単純パーセプトロンは排他的論理和は理論的に学習困難となる問題があった。それに対し隠れ層を含めた3階層以上のネットワークにすると任意の内容が学習可能であることが理論的に示された。ニューラルネットワークの学習とは、ある入力(例えば画像を構成する画素ごとのRGB値)を入力層それぞれの素子に入力した場合に、目標とする出力(例えば画像に写っている物体の名称)が出力層から得られるように、素子間の重み(w)を調整することである。学習には重みの変動に対する目標値誤差の変動の割合を表現する勾配量を用いて重みの調整量を算出する誤差逆伝播法というアルゴリズムが利用されることが多い。ディープラーニング以前のニューラルネットワークでは階層を多層化した場合、入力層に近い層では勾配量が小さくなり、うまく学習が進まないという問題(勾配消滅問題)があった。Unit)を利用することで問題を解決し多層化においても学習することが可能となった。ディープラーニングでできることディープラーニングを活用したAIは世界中で日々研究開発が進んでいる。ディープラーニングが向いている分野は、これまで人間しかできないと考えられていた認識、判断、予測を必要とする分野である。具体的には以下の表1に示すように多岐に渡る。近年では強化学習のようなニューラルネットワークとは異なる方式で進められていたアルゴリズムの内部にも活用されている。Q-Network)という強化学習アルゴリズムがDeepMind社によって開発され、それまでの強化学習のアルゴリズムに比較し、ゲームで高得点獲得を達成している。shares日本国内でのディープラーニング成功事例4選https://nissenad-digitalhub.com/articles/ai-for-deep-learning-japanese-examples/人工知能(AI)のなかでも、代表なのがディープラーニングだ。機械学習の一手法であり、大企業からベンチャーまで幅広い活用事例が存在する。機械学習との違いとは従来の機械学習アルゴリズムはある程度の精度でのパターン認識を実現可能としてきたが、細部における誤認識があった。特徴量を人間が設計段階で的確に選定する必要があり、特徴量の妥当性によっても認識精度が左右されてきた。ディープラーニングでは、従来の多くの機械学習が有していた線形やガウスなどの写像関数形式の仮定と、人間による特徴量の抽出という2つの課題を、「エンドツーエンド」の学習アルゴリズムがデータから適切に決定することで改善し、より高精度なパターン認識が可能になった。多数の非線形素子を階層的に接続することで任意の非線形関数を近似することが可能であることが数学的に証明されており、ディープラーニングでは、写像関数形式の予測については非線形関数のニューロン素子を数多く接続することで、様々な形状の関数の表現を獲得する。特徴量についてもデータに基づき自動で重要な特徴量の影響を大きくするように学習する。一方で、ディープラーニングは、データのみに基づいて決定するため、従来の機械学習アルゴリズムに比較して、より大量のデータが必要となる。繰り返し学習するため、学習フェーズでは従来の機械学習アルゴリズムに比較して計算量が多くなる。したがって、時間短縮を目的として同じ階層の多数の素子の処理計算を同時並行に計算することが可能なGPU(グラフィカル処理ユニット)のような並列計算機構が必要である。学習が済んだネットワークを利用して認識や予測をする推論フェーズでは、従来の機械学習による推論に比較して計算量が少ないため、ボードコンピュータやIoTデバイスでの処理が容易という利点がある。Piコンピュータでのディープラーニング実装のソリューションや実装例が発表されており、今後は実環境での適用が急速に進むことが予想される。HUB機械学習とディープラーニングの基本https://nissenad-digitalhub.com/articles/machine-learning-deep-learning-basic/2016年にGoogleの開発したアルファ碁が、囲碁の世界チャンピオンであるイ・セドルに勝利したのは記憶に新しい。このアルファ碁に使用された技術が、ディープラーニング(深層学習)である。まとめ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とする機械学習技術であり、2度の冬の時代を経て到達した高精度な学習を可能とする技術である。ディープラーニングの優れている点は、特徴量の抽出方法と写像関数形式の近似方法であり、従来の機械学習は人間がこれらの要素を設定していたがディープラーニングではアルゴリズムによってデータから自動で抽出している。面で成果を挙げていて、更に現在多くの分野で応用が進められており、様々なAIシステムの基盤技術として利用されていくと予想される。pocketディープラーニングと人工知能~ディープラーニングの現在と課題https://nissenad-digitalhub.com/articles/deep-learning-current-status/ディープラーニングは人工知能の進化に大きな影響を及ぼしたが、その仕組みはあまりしられていない。アルファ碁で有名になった「深層強化学習」もディープラーニングと「強化学習」の組み合わせである。HUB編集部NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。現代のAIは第3世代に該当する。AIの開発は一直線に進んできたのではなく、第1次ブームとその終わり、第2次ブームとその終わりという2回の中断を挟んでいるのである。AI(人工知能)の仕組みとアルゴリズムの基本とはAIを語る上で大切なアルゴリズムという概念。機械学習や深層学習、パターン認識や写像などを中心に学術的に解説する。アルゴリズム人工知能とは何かニュースでもよく話題になる人工知能、しかしその中身は理解するのが難しいと考える人は多いだろう。今後どのように発展していくかを考えるためにも、人工知能についての基本的な知識を身につける必要がある。今回はその人工知能を解説していく。活用事例あなたの知るコンビニが変わる?AI(人工知能)による無人レジの仕組みとは?24時間365日利用できるのがコンビニの利点であるが、人材不足がこれを脅かしつつある。そこにAI(人工知能)を活用することで、問題点を解消しようという動きが「無人レジ」として始まっている。実証実験段階ではあるものの、精度の向上がなされれば一気に広がる可能性がある。財布なしで購入できるしかけは、人間の購買活動というライフスタイルを大きく変えるだけに、慣れるまではいろいろと問題を引き起こすかも知れない。実現する技術の中で最も有力な技術は、進展が著しい機械学習である。機械学習は、主に人間の感覚の一つである視覚をコンピュータにより実現することを目指す中で理論的に発展してきた。将来的には多くの分野に対して人間に近い自律的な学習ができるように発展していくことが期待されている。Reserved.メール登録Xメール登録X。