ディープラーニングとAIによって生み出された価値の9つの素晴らしい例

私たちは目覚ましい技術進歩の時代に生きています。 人類は毎日、チェックリストの別のボックスにチェックマークを付けています。 何年もの間、想像を絶するように思われたもの。 この探求の先駆者は、人工知能の夜明けです。

時が経つにつれて、人間はAIの進化と完成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、AIのそのようなサブセットの1つであるディープラーニングについて説明します。 ディープラーニングとは何か、それがどのように機能するか、そして実際のディープラーニングの実例を解読してみましょう。

• ディープラーニングは、人工知能の一種である機械学習のサブブランチです。 その革新性は、機械学習の制限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、最初に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、人間の意思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可能な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きました。 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ースからユダヤ人の民間伝承のゴーレムまで、人間は太古の昔からAIに興味をそそられ続けています。

AIは、学問分野として1956年に設立されました。これは、さまざまな分野の科学者が人工頭脳を作成するための探求でした。

何年にもわたって、AIは懐疑論者だけでなくチアリーダーも獲得してきました。 このアイデアに取り組んでいる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生まれてきました。\

そのような最初の記念碑的な成果はディープブルーです。 これは、IBMが製造した最初のコンピューターチェスプレイシステムでした。 1997年5月11日、ディープブルーは、世界チャンピオンのギャリーカスパロフを破りました。 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実現されました。

21世紀のAI

21世紀には、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に対する楽観主義が備わっていました。 これにより、さまざまなAIツールが業界全体で大規模に受け入れられ、適用されるようになりました。

AIマニアは市場を引き継ぎ、エコロジー、経済学、さらには消費者製品の分野でもその地位を確立しました。 それ以来、研究開発を通じて急速な進歩が見られます。

AIハードウェア、ソフトウェア、サービス、テクノロジーの世界市場は、2021年の583億ドルから、2026年までに3,096億ドルに成長すると予測されています。テキスト分析、画像とビデオの処理、さらには音声認識にも大きな進歩があります。

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、一部はよりクロークされています。 銀行のソフトウェア、データマイニング、さらにはGoogleの検索エンジンでさえ、AIの注目すべき成果の1つです。 しかし、それらはしばしば進化するコンピュータサイエンスの製品に還元されます。

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年代の終わりにかけて、AIは知識ベースのアプローチと放棄されたアルゴリズムに焦点を合わせました。 これは、両方の分野の間で破裂を引き起こしました。

こ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年代に、MLはより多くの聴衆にその有用性を示し、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解決策を提供してきました。 販売データ分析、製品の推奨事項、動的な価格設定は、企業の堅牢性を高めるのに役立ちました。 音声認識、顔認識、および不正検出により、システムが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使用されています。 Facebookフィード、Netflixの推奨事項、さらには在庫予測でさえ、ディープラーニングによる機械学習を利用しています。

ディープラーニングとは何ですか？

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複製する努力は、DLアルゴリズムの基礎を形成します。 ディープラーニングの進化により、マシン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が可能になりました。

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多層的です。 それは線形学習を覆し、より複雑なプロセスに適応します。 ディープラーニングが進化するにつれ、生の入力データを通じて高レベルで正確な出力を達成するという目標が残っています。

ニューラルネットワークとは何ですか？

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、情報の転送を容易にします。 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。

入力レイヤー

入力用のデータは、最初にピクセルに分割されます。 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レイヤーに転送します。 また、次の層のどのニューロンをアクティブに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、複数の隠れ層を介して続行されます。 選択したニューロンは、正しい出力を提供するために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た数）とチャネルの重みは常に調整されます。 また、受信する出力を決定するために、レイヤーやアルゴリズムによっても異なります。

出力層

Webのもう一方の端には、出力レイヤーがあります。 入力レイヤーと非表示レイヤーの間で転送および分析されたデータは、出力レイヤーを介して表示されます。

ディープラーニングの種類

ディープラーニングまたは機械学習は、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。 学習を行うことができる2つの主要なタイプがあります。

教師あり学習（SL）

この方法では、変数に適切なラベルが付けられています。 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、2つを一緒にマッピングするためのトレーニング中です。

名前が示すように、教師あり学習は、正しい答えに到達するために教師の監督の下で学習する学生のようなものです。

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、データテストを実施できます。 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になります。

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

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。 これは、3つのタイプの中で最も一般的に使用されています。

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にはラベルが付けられていません。 代わりに、ラベルのないデータセットを使用して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比較して似ています。

基礎となる類似点を見つけ、これらに基づいてデータをグループ化するための生の入力の分析は、教師なし学習の目標です。

ラベルがないため、複雑で複雑な処理が可能です。 これにより、分析できるデータの種類の範囲が広がります。

9アプリケーションと例を使用したディープラーニングの例

1.エンターテインメント

ディープラーニングは、エンターテインメントメディアの作成、公開、配信のプロセスに役立っています。 カメラによる人体の言語の分析により、仮想キャラクターのモデリングが容易になりました。 詳細なビデオ分析により、編集、オーディオとビデオの同期、および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、映画製作は革命を起こしつつあります。

ストリーミングサービスと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。 これは、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。 推奨事項から広告まで、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、アルゴリズムにディープラーニングを組み込んでいます。

スポーツエンターテインメントも、DLのメリットを享受しています。 プレーヤーの感情、視聴者の反応などの分析は、数時間分の映像から最高のハイライトを選択するのに役立ちます。 この良い例は、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、人間と同じように力を発揮します。 彼らはメモを取ったり、行動を起こしたり、あなたの声の命令で提案をしたりすることさえできます。

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、訪れる場所から、私たちが愛する曲まで、彼らはそれをすべて知っています。 これにより、時間の経過とともに、ニーズに合わせてより適切にパーソナライズすることができます。

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の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および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さの画像分析は、すべての人にとってより安全な環境を作成するのに役立ちます。 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るので、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長年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す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ベースのシステムは医療従事者の仕事を容易にしてきました。 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
• 正確な初期診断を実施する
• より良い病理レポートを提供する
• 発生または流行を予測する
• 治療経路を標準化する
• 新薬とワクチンを開発する

懐疑的な見方をすることがよくありますが、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。 多くの医療大手も、より速く、より良い治療を提供し、コストを削減するためにディープラーニングモデルを採用しています。

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その理解は、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大です。 したがって、ディープラーニングのように学習して改善するシステムが優位に立っています。

NLPは、法律文書などの長い形式の読み物の要約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。

カスタマーケアとエクスペリエンスのチャットツールも、NLPの優れた用途であることがわかりました。 複雑さを理解し、独立してフレーズを作成する機能により、ボットは優れた効率で実行できます。

6.不正の検出

銀行および金融セクターは、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、保護の層が追加されました。

モデルは、顧客の取引のパターンを識別し、クレジットスコアを追跡し、異常なアクティビティを検出してアラームを発生させます。 このような実装は、クレジットカード詐欺を助長し、回収と保険の費用を節約しました。

7.言語翻訳

世界が小さくなるにつれて、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り、ソフトウェアが文字を識別し、目的の言語に翻訳できるようになりました。

現在、自動機械翻訳は、テキストの自動翻訳と画像の翻訳の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翻訳や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。 人を識別するためにビデオを拡大すると、解像度が制限されるために障害が発生することがよくあります。

2017年にGoogleBrainの研究者によってトレーニングされたDLネットワークであるPixelRecursiveSuper Resolutionは、解決策を見つけました。 ネットワークは、顔の低解像度画像を撮影し、それらを強化することができました。 この機能強化は、目立つ機能を強調し、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でしか登場しなかったアイデアが、今では自動運転車がこれまで以上に現実のものになっています。 この壮大な偉業の人間を完璧に近づけるものは何ですか？ ご想像のとおり、ディープラーニング。

ディープラーニングアルゴリズムの多層ウェブは、自動運転車に命を吹き込みます。 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要素に対応することもできます。

これは、カメラ、センサー、および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、ディープラーニングモデルを強化して自動運転車を完成させ続けています。

自動運転車は、日常の多くの人間の課題を解決するように設定されています。 それらは、多くのユースケースの中で、日常の輸送だけでなく、商業配達にも使用できます。

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、その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指しました。 目標を達成できたと言っても過言ではありません。

日を追うごとに、ディープラーニングの受け入れと採用は新しい業界に到達します。 DLの有望な未来への洞察を与える市場のいくつかの重要な要因を見てみましょう。

• 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年の時点で、北米はDL市場で最高のシェアを保持していました。
• オセアニアのサブリージョンとインド太平洋は、ディープラーニング市場で最も高い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 WebServicesIncが含まれます。

ディープラーニングの制限

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、制限をその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他なりません。

私たちが知っているディープラーニングの現在の制限のいくつかを見てみましょう。

1.膨大な量のデータの必要性

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依存します。 当然のことながら、このような大量のデータにすべての人がアクセスできるわけではありません。

ディープラーニングシステムが豊富なデータに大きく依存しているため、制限があります。 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場合など、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、そのゲームで支配的な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が勝利を保証するものではありません。

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があることは、急速な成長の時代における制限と見なすことができます。

研究者や科学者は、ディープラーニングの他の制限を指摘することに力を注いできました。 あるものはまっすぐな懐疑論から生じますが、あるものは本物の建設的な批判です。 ディープラーニングとその有効性の向上に向けて着実な進歩が見られます。

結論

ディープラーニングは、私たちの日常生活と使用するサービスの不可欠な部分をすでに占めています。 将来も、ディープラーニングの幅広い受け入れと採用を維持しているようです。 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、今後数年間で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の世界に飛び込むのに良い時期です。 また、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絵です。