ディープラーニングの意味を超簡単に解説します

AIという単語はよく耳にするけど、ディープラーニングはどんなもの?よくわからない

最近AIとか人工知能とか飛び交ってますよね。ただ本屋さんに行くと、AI本の他に”ディープラーニングとは”的な本も置いてます。ディープラーニングの疑問にお答えします。

では目次です。

✔もくじ

この記事を書いている私は、大学卒業後今までプログラマーからはじまり、IT営業やシステムエンジニア、システム運用にいたるまでIT経験値を上げてきました。昨今会社からAI、AIと言われ、この分野についても経験値を上げてきてます。。(つまり勉強してます)。。

1.そもそもAIとは何か

AIはArtificial intelligenceの略で、人工知能と称されてます。

この人工知能という言葉自体は歴史が古く、1956年にアメリカで行われた、ダートマス会議において、研究者(ジョン・マッカーシー)が初めて使った言葉です。

この人工知能、定義が定まっていないそうです。

研究者の中でも、このことが人工知能だ!と統一されていない。ただ、大まかな意味として、「周囲の状況によって行動を変えるエージェント(プログラム)」と書籍(エージェントアプローチ人工知能)では書かれています。

そしてAIはいくつか分類されていまして、次の4つです。

  1. シンプルな制御
  2. ⇒エアコンの温度調整、洗濯物の量に応じた洗濯機の水量調整

  3. 特定の分野で状況に応じ自動調整をする人工知能。
  4. ⇒掃除ロボット

  5. 機械学習を取り入れた人工知能
  6. ⇒検索エンジン、交通渋滞予測など大量のデータを活用したもの

  7. ディープラーニングを取り入れた人工知能
  8. 機械学習に特徴量という変数を組み込んだ人口知能

現在は、機械学習とディープラーニングがタッグを組んだ人工知能が旬です。

2.ディープラーニングとは何か

ディープラーニングを語る前にまず機械学習について触れます。

機械学習とは次の通りです。

機械学習とは、人工知能のプログラム自身が学習する仕組みです。コンピュータは与えられたサンプルデータ を通してデータに潜むパターンを学習します。サンプルデータの数が多ければ多いほど、望ましい学習結果が 得られます。
引用:ディープラーニングG検定テキスト

いわゆるビッグデータが機械学習には好都合でありました。

この機械学習ですが、つまりは、プログラム自身が文字通り学習をする仕組みですが、具体的な方法を複数ありまして、その一つが次の通りです。

ニューラルネットワークは 機械学習のひとつで、人間の神経回路を真似することで学習を実現しようとするものです。
引用:ディープラーニングG検定テキスト

ニュートラネットワークの初期は、「単純パーセプトロン」というものです。そして、この「単純」を「多層」にしたものが”ディープラーニング”です。別名”深層学習”です。

このパーセプトロンは簡単に言うと入力を受け取り出力するしくみのこととイメージしてください。

イメージ図は次の通りです。↓

これは単純パーセプトロンですが、多重にしたものが”ディープラーニング”となります。

ディープラーニングの最大の特徴は、”データの特徴量を人間に変わり抽出する機能”が備わっていることです。

3.ディープラーニングて何ができる?

ディープラーニングを活用した例を紹介します。

  1. 製品欠陥検出
  2. ⇒製品の磨耗状況を検出

  3. 自動運転
  4. ⇒大型トラックの高速道路における自動運転

  5. 医療診断
  6. ⇒胃ガン検査

  7. インフラ分野の異常検知
  8. ⇒コンクリートひび割れ、インフラ分野の異常検知、道路損傷判断

  9. サービス、小売り店向け
  10. ⇒タクシー需要予測、コンビニ無人化

  11. 物流
  12. ⇒倉庫運用

  13. その他
  14. ⇒音声認識

4.まとめ

ディープラーニングは、あきらかに省力化に貢献する技術です。よく聞かれる作業員を減らした的な内容は確かにその通りですが、それにはシステムに膨大なデータを記憶さす必要があります。

ただ一度記憶させたら、あとは疲れ知らず。24時間稼動し続けます。

そして人を減らせます

ITに携わる人は、ディープラーニングの分野も学習しておいて損はないです。

今のところまだ本稼働している企業は少ないと感じますが今後間違い無く普及してきて、ディープラーニングに特化したベンチャーが今後より一層増えてくると思います。

ではこのへんで

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