「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(6)

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10)ディープラーニング

これまでの記事
・「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(1)
・「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(2)
・「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(3)
・「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(4)
・「IT」、「RPA」、「DX」とは?~専門用語・技術用語の解説~(5)
で、「IT」、「IoT」、「AI」に関して執筆して来ました。
本記事では、「AI」の記事内で触れた「ディープラーニング」に関して執筆します。

「ディープラーニング」という言葉も、最近ではにわかに注目を浴びるようになっているので、見聞きした事がある方もいるかもしれません。
しかし、「具体的に『ディープラーニング』を説明して欲しい」と言われて、説明できる方は少ないかと思います。

「ディープラーニング」とは、日本語で「深層学習」とも呼ばれる、プログラムやAIの学習方法の一種です。
一種という事で他にも学習方法は様々あり、まずは「ディープラーニング」とも関連深い「機械学習」について解説します。

「機械学習」(マシーンラーニング)も、「ディープラーニング」同様、プログラムやAIの学習方法の一種です。
この機械学習は、
・教師なし学習
・教師あり学習
・強化学習
の三種類に大別できます。

まず、教師なし学習は、一番シンプルな学習方法です。
プログラムやAIにデータのセットを与えて、そのデータの傾向を分析させます。
例えば、Amazon等のECサイトの買い物履歴から、その購入者の買い物の傾向を分析するといった事が可能です。

次に、教師あり学習は、プログラムやAIに学習データのセットと正解データのセットの2種類のデータを与えます。
プログラムやAIは、学習データを元にデータの特徴を読み取る事で、正解データを学習します。
正解データを学習する事により、未知のデータに関しても予測や判別を行う事ができるようなるという訳です。
例えば、迷惑メールフィルタや株価の予測は、メールや株式のデータを基に正解・不正解を学習する事で、判別(分類)や予測をしているのです。

最期に、強化学習は、最も発展的な学習方法です。
プログラムやAIにデータのセットを与えて、そこからプログラムやAI自らに設定した課題を解決する行動を実行させます。
その行動が望ましい物であれば、プログラムやAIにその事を教えて、更にプログラムやAIにもっと良い解決方法を試行錯誤させます。
この反復で、プログラムやAIは、どんどんより良い解決方法を考え付き、実行できるようになっていきます。
この強化学習の代表例が、近年ではAlphaGo(アルファ碁)で、AlphaGo(アルファ碁)がプロ棋士に次々勝利したのは記憶に新しいかと思います。

さて、ここまで「機械学習」(マシーンラーニング)について解説しましたが、では「ディープラーニング」とはどのような学習方法でしょうか?
実は、「ディープラーニング」は、「機械学習」の四種類目の学習方法に当たります(という考え方が大局的です)。

「AI」の記事で、AIは人間の脳に当たると書きました。
「ディープラーニング」は、まさに人間の脳(の神経回路)をモデルとしたニューラルネットワークという物を、プログラムやAIに組み込みます。
このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の三層構造で構成されており、入力層と出力層は、文字通りデータを入出力する層です。

肝となるのは中間層で、この中間層が、人間が脳で自動的に行っている認識や判別を司ります。
従って、この中間層を多層化する事により、プログラムやAIのデータの特徴(特徴量)の読み取り精度や汎用性は向上して、結果的に出力するデータの予測や判別の精度も向上します。
この中間層を多層化した学習方法が、「ディープラーニング」という訳です。

「ディープラーニング」の画期的な点は、中間層の多層化により、
・データの特徴(特徴量)の読み取り
・その読み取りの精度や汎用性の向上
を、プログラムやAIが自ら学習できるようになった事です。

「ディープラーニング」も、今や私達の生活に無くてはならない技術になっており、例えば
・Facebookのタグ付け(写真、特に人物が写った写真のデータ)
・iPhoneやiPadのFace ID(顔の画像のデータ)
・iPhoneやiPadのSiri(音声データ)
・コールセンターでの問い合わせ対応(音声データ)
などなど、幅広く活用されています。

次回以降の記事では、特に「AI」と「ディープラーニング」によって、どのような革命が起こったのかを概観していきたいと思います。

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石井卓巳

株式会社ネクストプレナーズの経営企画室とRPA事業部に所属しています。 前職まで大学教員や研究者として勤めていた経験を活かして、現職では主にRPAのコンサルタント、エンジニア、講師として勤務しています。 RPAの有資格は、WinActor認定技術者(エキスパート級)やUiPath RPA Developer Advancedなど。
       

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