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【図解】コレ1枚でわかるディープラーニングが注目される理由

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人間が教えなくても森羅万象の中からパターンを見つけ、世界を分類整理する

ディープラーニングが注目されるのは、まさにこの点にあります。

データを分析し、その中に潜む規則性、すなわち「パターン」を見つけ出すことが機械学習のやろうとしていることです。それを使って、ものごとを分類整理し、推論や判断をおこなうための基準やルールを見つけ出そうというわけです。

これまでの機械学習は、このパターンを見つけるために、どのような特徴に基づいてパターンを見つけ出せばいいのかといった着目点、すなわち「特徴量」を予め人間が決めていました。しかし、ディープラーニングには、その必要がありません。データを分析することで特徴量を自ら見つけ出すことができるのです。

例えば、ベテランの職人がものづくりをする現場を想像してください。私たちは、道具の使い方、力加減、タイミングといった目に見える道具の使い方に着目し、その匠の技に感動するでしょう。しかし、本当にそれだけでしょうか。たぶん見た目には分からない他の「何か」がもっとあるかもしれません。その職人に、その説明を求めても、たぶんうまく説明することはできないでしょう。そんな説明できない知識のことを「暗黙知」と呼んでいます。

ディープラーニングはそんな「暗黙知」をパターンとしてデータの中から見つけ出し再現してくれるかもしれません。それをロボットに搭載すれば、匠の技を持つロボットが実現するかもしれません。他にも、

  • 品質検査は、素人には気付か些細な不良を確実に見つけ出す
  • 保守技術者は、機械の運転データから異常に気付き故障を未然に防ぐ
  • 警察官は、犯罪の発生場所やタイミングを長年の経験や勘で予想する

など、世の中にはうまく説明できない「暗黙知」が少なくありません。ディープラーニングは、そんな見た目には分からない、あるいは気付くことの難しいパターンを、人間が特徴量を教えなくてもデータを分析することで自ら見つけ出し、そのパターンを教えてくれるところが、画期的なところなのです。

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【新規】サーバーレスとサーバーレス・アーキテクチャ p.81

【ビジネス戦略編】(98ページ)
【新規】デジタルトランスフォーメーションの進化 p.7
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【ITの歴史と最新のトレンド編】(13ページ)
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