【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
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。
新刊書籍のご紹介
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12月改訂版をリリースしました！
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA
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【講演資料とトピックス】
【改訂】ITソリューション塾・特別講義・Security Fundamentals / 情報セキュリティのジアタマを作る
【先進技術編】
「IoT」と「人工知能とロボット」のプレゼンテーションを分割しました。
IoT（92ページ）
【更新】モノのサービス化 p.29-30
【新規】コンテンツ・ビジネスの覇権 p.31
【新規】ガソリン自動車と電気自動車 p.32
【更新】ITビジネス・レイヤ p.49
【新規】インダストリアル・インターネットとインダストリー4.0 p83-84
人工知能（92ページ）
【新規】統計確率的機械学習とディープラーニング p.25
【新規】人工知能とは p.31
【新規】人工知能の得意分野と不得意分野 p.47
【新規】自動運転の定義 p.69
【基本編】（104ページ）
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言 p.59
【新規】アジャイル・ソフトウエア宣言の背後にある原則 p.60
【新規+改訂】DevOpsとは何か？ p.66-69
【新規】DevOpsとコンテナ管理ソフトウエア p.74-77
【新規】マイクロサービス p.78
【新規】オーケストレーションとコレグラフィ p.79
【新規】AWS Lambda p.80
【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
新刊書籍「未来を味方にする技術」紹介 p.91
【テクノロジー・トピックス編】（49ページ）
【新設】FPGAについて新しい章を作り、解説を追加しました。 p.39-48
【ITの歴史と最新のトレンド編】（13ページ）
変更はありません。