【AI用語】

 人工知能に関する基礎的な用語の説明します。

 <トピック>

  ・人工知能の全体像
  ・ニューラル・ネットワークの種類
  ・機械学習の手順

 

✿ 人工知能の全体像 ✿

  人工知能(初期)⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習(ディープラーニング

  人工知能 : 入力 → 人間が作ったプログラム → 出力

  
機械学習 : 入力 → コンピュータが自動でデータを解析 → 出力
        (教師あり、教師なし、強化学習などの学習法あり)

  
深層学習 : 入力 → コンピュータが自動でデータを解析 →
         さらに詳しい解析 → 出力

 

✿ ニューラル・ネットワークの種類 ✿

NN(Neural Network)

 人間の脳にある神経回路網を人工ニューロンという形で表現したもの。基本は、入力層隠れ層出力層の3層からなる。

DNN(Deep Neural Network)

 ニューラルネットワークにある層が多層、言い換えるとディープになっている仕組みのこと。具体的には、隠れ層を多層にしたもの。

CNN(Convolutional Neural Network)

 ディープラーニングで画像を扱う際に、二次元情報を保持したままで、処理が可能な仕組みのこと。 

RNN(Recurrent Neural Network)

 株価の予測のように時系列データをそのまま入力して、関連性まで学習できる仕組みのこと。 

 

✿ 機械学習の手順 ✿

1 問題の明確化(目的の明確化 社会の問題を解決する)
2 データを入手する(大量のデータが入手可能
3 データの内容を十分に分析する
4 データを適切に加工する
5 いくつかのモデルを試す優秀なモデルの登場
6 最良のモデルを選び微調整を繰り返す
7 稼働

 上記の緑の部分が、第3次人工知能ブームの牽引役になっている。実際は、ブームは終わり既に実用化の段階を経て必須の技術となっている。

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