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公開: 2022-11-29

私たちは目覚ましい技術進歩の時代に生きています。日を追うごとに、人類はチェックリストの別のボックスにチェックを入れています。長い間、想像を絶するものだったでしょう。この探求のパイオニアは、人工知能の黎明期です。

時が経つにつれて、人間は AI を進化させ完成させるために膨大な量のリソースを投資してきました。目標は、複数の業界やアプリケーションに最適な効率をもたらす変革です。

この記事では、そのような AI のサブセットの 1 つであるディープラーニングについて説明します。深層学習とは何か、そのしくみ、深層学習の実際の例を解読してみましょう。

ディープラーニングは、人工知能の一形態である機械学習のサブブランチです。そのイノベーションは、機械学習の限界を克服するのに役立ち、AI をより幅広いユースケースに適用できるようにしました。一番上から始めて、まず人工知能を理解しましょう。

人工知能または AI とは何ですか?

人工知能は、人間の決定は数学的計算であるという考えに基づいています。これは、アルゴリズムを使用してマシンをトレーニングし、人間と同じ結論を得ることが可能であることを意味します。

AIの進化

人間のような思考ができるヒューマノイドまたは機械の概念は、何世紀にもわたって存在しています。神話、伝説、架空の作品に何度も登場しています。ギリシャ神話のタロスからユダヤ民話のゴーレムまで、人間は太古の昔から AI に興味を持っています。

学問分野としての AI は 1956 年に設立されました。それは、さまざまな分野の科学者による人工脳の作成への探求でした。

何年にもわたって、AI は支持者だけでなく懐疑論者も獲得してきました。このアイデアにコミットした人々による継続的な努力により、AI の有用性についてのコンセンサスが徐々に得られています。\

そのような最初の記念碑的な成果は、Deep Blue です。これは、IBM が開発した最初のコンピュータチェスシステムでした。 1997 年 5 月 11 日、Deep Blue は現世界チャンピオンの Garry Kasparov を破りました。これは、1 秒あたり 2 億回の移動を処理する能力によって行われました。

21世紀のAI

21 世紀は、進化したコンピューターシステム、ビッグデータへのアクセス、AI に対する楽観主義を備えた時代になりました。これにより、業界全体でさまざまな AI ツールが広く受け入れられ、適用されるようになりました。

AIマニアは市場を乗っ取り、エコロジー、経済学、さらには消費者製品の分野でその地位を確立しました. 以来、研究開発により急速な進歩を遂げています。

AI ハードウェア、ソフトウェア、サービス、およびテクノロジの世界市場は、2021 年の 583 億米ドルから 2026 年には 3,096 億米ドルに成長すると予測されています。テキスト分析、画像およびビデオ処理、さらには音声認識においても大きな進歩が見られます。

AI ベースのツールは、今日の私たちの日常生活に浸透しています。一部は AI として認識されますが、一部はより隠蔽されています。バンキングソフトウェア、データマイニング、さらには Google の検索エンジンも、AI の注目すべき成果の 1 つです。しかし、それらは進化するコンピュータサイエンスの産物にすぎないことがよくあります。

機械学習または ML とは何ですか?

機械学習は人工知能の一種です。機械学習のアルゴリズムは、大量のデータを分析してパターンを検出します。この分析により、アルゴリズムは過去の行動に基づいて結果を予測できるようになります。

機械学習の進化

何年もの間、機械学習は AI トレーニングプログラムの一部でした。しかし、1970 年代の終わりに向かって、AI は知識ベースのアプローチに焦点を当て、アルゴリズムを放棄しました。これにより、両方の分野の間に亀裂が生じました。

その分野の技術者と研究者は、別の分野に再編成されました。現在の焦点は、日常の現実の問題を解決することでした。

21世紀の機械学習

インターネットの黎明期は、データへのより簡単なアクセスをもたらしました。 1990 年代、ML はその有用性をより多くの聴衆に示し、繁栄することができました。

それ以来、機械学習のアプリケーションは、一般的な業界の問題に対するソリューションを提供してきました。販売データ分析、製品の推奨、動的な価格設定により、ビジネスはより堅牢になります。音声認識、顔認識、不正検出により、当社のシステムはより安全になりました。

機械学習アルゴリズムは、これまで以上に頻繁に私たちの周りにあります。当社の Facebook フィード、Netflix のおすすめ、さらには株価予測は、ディープラーニングによる機械学習によって強化されています。

ディープラーニングとは

ディープラーニングは機械学習のサブセットです。人間の脳のニューラルネットワークを再現する試みが、DL アルゴリズムの基礎を形成しています。ディープラーニングの進化により、機械は以前よりもはるかに複雑な予測を行うことができるようになりました。また、これまで以上に高い精度を可能にしました。

名前が示すように、ディープラーニングは機械学習よりもはるかに深く、より多層的です。直線的な学習を打倒し、より精巧なプロセスに適応します。深層学習が進化するにつれて、未加工の入力データを介して高レベルで正確な出力を達成することが目標のままです。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、ディープラーニングアルゴリズムが機能する基盤です。人間の脳の働きを再現するように設計されたこれらは、多層のウェブを形成します。

ニューロンは、ニューラルネットワークの多くの層を構成します。これらの相互接続されたニューロンは、情報の伝達を容易にします。ニューラルネットワークの層は、大きく 3 つのタイプに分けることができます。

入力層

入力用のデータは、まずピクセルに分解されます。次に、各ピクセルが入力層のニューロンに割り当てられます。次に、チャネルはこの情報を次の層に運びます。また、次の層のどのニューロンを活性化するかを決定します。

隠しレイヤー

チャネルを介した分析と転送のプロセスは、複数の隠れたレイヤーを介して続行されます。正しい出力を提供するために、選択ニューロンが各ステップでアクティブ化されます。バイアス (ニューロンに割り当てられる数) とチャネルの重みは常に調整されます。また、受信した出力を決定するためのレイヤーとアルゴリズムも異なります。

出力層

Web のもう一方の端は出力層です。入力層と非表示層の間で転送および分析されたデータは、出力層を通じて明らかになります。

深層学習の種類

深層学習や機械学習は、さまざまな方法で実行できます。選択したルートによって、アルゴリズムがデータを分析する方法、必要な人間の介入の量、および最終的な出力が決まります。学習が行われる主なタイプは 2 つあります。

教師あり学習 (SL)

この方法では、変数は適切にラベル付けされています。これは、入力がすでに正しい出力でタグ付けされていることを意味します。マシンは、この 2 つを一緒にマッピングするトレーニングを行っています。

名前が示すように、教師あり学習は、生徒が教師の監督の下で学習して正解にたどり着くようなものです。

この方法は、より単純なタスクに最適です。まず、適切にラベル付けされたトレーニングデータセットを作成します。トレーニングプロセスの後、データテストを実行できます。トレーニングデータのサブセットは、予測された出力が正しいかどうかを判断するためのテストの基礎となります。

[インフォグラフィック: プロセス - 名前、学習、テスト、出力でラベル付けされた図形]

SL モデルは、不正検出、スパムフィルタリング、リスク評価、さらにはソーシャルメディアアルゴリズムなどの実際のアプリケーションで機能します。 3 つのタイプの中で最も一般的に使用されます。

教師なし学習

教師あり学習とは対照的に、教師なし学習の入力データはラベル付けされません。代わりに、ラベル付けされていないデータセットでトレーニングが行われます。パターンは、指定されたプロンプトなしで識別されます。教師なし学習は、人間の脳が情報を処理する方法と似ています。

未加工の入力を分析して、根本的な類似点を見つけ、これらに基づいてデータをグループ化することが、教師なし学習の目標です。

ラベルがないため、複雑で入り組んだ処理が可能になります。分析できるデータの種類の範囲が広がります。

9 応用例と深層学習の例

1. エンターテインメント

ディープラーニングは、エンターテイメントメディアの作成、公開、配信のプロセスに恩恵をもたらしてきました。カメラを介した人間のボディランゲージの分析により、仮想キャラクターのモデリングが容易になりました。深いビデオ分析により、編集、オーディオとビデオの同期、文字起こしのプロセスが高速化されました。ディープラーニングのおかげで、映画制作は革命を起こしています。

ストリーミングサービスやソーシャルメディアプラットフォームは、ディープラーニングを利用しています。エンドユーザーによりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。レコメンデーションから広告まで、ディープラーニングは最適なターゲティングを容易にします。 Netflix、Amazon、YouTube、Facebook は、ディープラーニングをアルゴリズムに組み込んでいます。

スポーツエンターテイメントも DL の恩恵を受けています。プレイヤーの感情や視聴者の反応などを分析することで、何時間にもわたる映像から最高のハイライトを選ぶことができます。この好例は、ウィンブルドン 2018 での IBM ワトソンでした。

2. 仮想アシスタント

今日の仮想アシスタントは、あなたの呼び掛けで人間と同じように力を発揮します。メモを取ったり、アクションを実行したり、音声コマンドで提案を提供したりすることもできます。

私たちの仮想アシスタントは、ディープラーニングを利用して私たちからデータを抽出します。私たちの声、アクセント、訪れた場所、大好きな曲まで、彼らはすべてを知っています。これにより、時間の経過とともにニーズに合わせてより良くなり、よりパーソナライズされるようになります。

ディープラーニングは、Siri、Alexa、Google アシスタント、およびその他のほとんどの仮想アシスタントの基盤を形成しています。

3. 視覚認識

視覚認識システムは、基本的なものから多層的なものまでさまざまです。ディープラーニングモデルは、場所、アイテム、さらには人物に基づいて画像を識別し、並べ替えることができます。

ソーシャルメディアプラットフォームでの猥褻画像の分析は、すべての人にとってより安全な環境を作り出すのに役立ちます。視覚認識は、検索エンジンの膨大なライブラリから適切な画像にアクセスするのに役立ちます。また、ギャラリー内の画像を並べ替えて、必要なものをすばやく見つけることができます。

顔認識は、セキュリティアプリケーションで何年も使用されてきました。スマートフォンも、顔を認識してロックを解除できるようになりました。これらの革命はすべて、ディープラーニングのおかげです。

4. ヘルスケア

ヘルスケア業界は、人間の生活をより良くするためのディープラーニングの貢献の代表的な例です。長年にわたり、GPU ベースのシステムにより、医療従事者の仕事が容易になりました。また、効率的な診断、標準化された治療、および全体的なパフォーマンスの向上にも貢献しています。

ディープラーニングは、ヘルスケアシステムに次のことを可能にしました。

質の高い労働者の不足に対処する
正確な早期診断の実施
より良い病理レポートを提供する
集団発生または伝染病の予測
治療経路の標準化
新薬とワクチンの開発

懐疑的な見方もよくありますが、ディープラーニングは研究目的でますます使用されています。多くのヘルスケア大手も、ディープラーニングモデルを採用して、より迅速で優れた治療を提供し、コストを削減しています。

5. 自然言語処理 (NLP)

テキストまたは音声の分析と、適切な出力を提供するための理解は、自然言語処理または NLP です。

人間の言語の複雑さとニュアンスは無限です。したがって、深層学習のように学習と改善が進むシステムが優位に立つことができます。

NLP は、法律文書などの長い形式の読み物を要約する際に受け入れられています。また、テキストの分類、感情の分析、質問への回答にも役立ちます。

カスタマーケアおよびエクスペリエンスチャットツールも、NLP の優れた用途を見出しています。複雑さを理解し、フレーズを独自に構築する能力により、ボットは優れた効率で実行できます。

6. 不正行為の検出

銀行および金融部門は、不正な取引や詐欺師にとって見知らぬ人ではありません。ディープラーニングベースのセキュリティシステムの採用により、保護層がさらに強化されました。

モデルは、顧客取引のパターンを特定し、クレジットスコアを追跡し、異常なアクティビティを見つけたら警告を発します。このような実装は、クレジットカード詐欺を助長し、回復と保険の費用を節約しました。

7.言語翻訳

世界が狭くなるにつれて、情報を翻訳できる必要性が高まります。ディープラーニングによって、ソフトウェアは文字を識別し、意図した言語に翻訳できるようになりました。

自動機械翻訳は現在、テキストの自動翻訳と画像翻訳の 2 つの方法で実行できます。

このようなツールは、グローバルなビジネス目的だけでなく、日常生活にも役立ちます。あなたが観光客であろうと、海外の友人のために特別なジェスチャーをしたいのであろうと、言語はもはや障壁ではありません. これはすべて、ギャップを埋めるためにディープラーニングを組み込んだ Google 翻訳、Google レンズなどのアプリのおかげです。

8.ピクセルの復元

何年もの間、スマートフォンやセキュリティシステムのカメラの品質には問題がありました。多くの場合、それはまだあります。ビデオにズームインして人を特定することは、解像度が限られているため、多くの場合障害となります。

2017 年に Google Brain の研究者によって訓練された DL ネットワークである Pixel Recursive Super Resolution が解決策を見つけました。このネットワークは、顔の低解像度画像を取得し、それらを強調することができました。この強化は、顕著な特徴を強調し、識別を可能にするのに十分なほど重要でした。

ディープラーニングによる画像強調のアプリケーションはたくさんあります。しかし、最も顕著なのは、警察署や法執行機関が司法制度を強化するために使用できることです。

9. 自動運転車

かつては幻想的な夢の中にしか登場しなかったアイデアであった自動運転車は、今ではかつてないほど現実のものになっています。人間が完成に近づいたこの壮大な偉業の原動力は何ですか? ご想像のとおり、ディープラーニングです。

ディープラーニングアルゴリズムの多層網により、自動運転車に命が吹き込まれます。自動運転車は、標識や経路を識別し、交通を操作し、道路の閉塞などのリアルタイムの要素に対応することさえできます.

これは、カメラ、センサー、ジオマッピングからのデータによって可能になります。研究は、自動運転車を完成させるためにディープラーニングモデルを強化し続けています。

自動運転車は、人間の日々の多くの課題を解決するように設定されています。多くのユースケースの中で、日常の輸送だけでなく商用配送にも使用できます。

ディープラーニングに対する市場の反応

ディープラーニングは、その構想において、ソリューションを通じて現実の問題を解決することを目的としていました。目標を達成したと言っても過言ではありません。

日を追うごとに、深層学習の受容と採用は新しい業界にまで及んでいます。 DL の有望な将来についての洞察を与える、市場のいくつかの重要な要素を見てみましょう。

2020 年から 2025 年の予測期間では、ディープラーニング市場は 42.56% の CAGR を記録すると予測されています。
2019年現在、北米はDL市場で最高のシェアを保持しています。
オセアニア準地域とインド太平洋は、ディープラーニング市場の最高の成長率を示しています
重要なプレーヤーには、Facebook Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation、および Amazon Web Services Inc. が含まれます。

深層学習の限界

ディープラーニングの革命的な力を考えると、その限界を指摘するのは不公平に聞こえるかもしれません。ただし、制限を単なる制限と見なすことが不可欠です。それらは、改善と成長の余地に過ぎません。

私たちが知っている深層学習の現在の制限のいくつかを見てみましょう。

1. 膨大な量のデータが必要

ディープラーニングモデルの効率は、トレーニングデータの量と質によって異なります。当然のことながら、このような大量のデータはすべての人がアクセスできるわけではありません。

深層学習システムが豊富なデータに大きく依存しているため、限界があります。また、この英国警察のソフトウェアが砂丘とヌードを区別できなかったときのように、不幸な出来事にもつながります.

2. 文脈を理解できない

ディープラーニングのもう 1 つの欠点は、変化するコンテキストに適応できないことです。

たとえば、1 つのゲームをプレイするようにトレーニングされたディープラーニングモデルは、現存する人間のチャンピオンを打ち負かすことができます。ただし、別のゲームを提供すると、モデル内の同じ一連の指示では勝利が保証されません。

コンテキストが変化するたびにディープラーニングモデルを再トレーニングする必要性は、急速な成長の時代における制限と見なされる可能性があります。

研究者や科学者は、ディープラーニングの他の限界を指摘することに力を注いできました。率直な懐疑論から生じるものもあれば、本物の建設的な批判もあります。ディープラーニングとその有効性を改善するために、着実な進歩が行われています。

結論

ディープラーニングは、すでに私たちの日常生活や使用するサービスに不可欠な要素となっています。将来も、深層学習がより広く受け入れられ、採用されるようです。複数の分野や業界でのその有用性は、DL モデルの可能性を示しています。

予測は、今後数年間のディープラーニング市場の驚異的な成長を示しています。企業が AI と DL の世界に飛び込むには良い時期です。これは、ディープラーニングの恩恵を受ける企業や業界にとっても希望に満ちた状況です。