ここでは、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(AI) ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習(ディープラーニング)
人工知能 : 入力 → 人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理解する
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。