【図解】コレ１枚でわかる機械学習の仕組み

人工知能を支える中核的な技術に「機械学習」があります。機械学習とは、大量の学習データを機械に読み込ませ、分類や判断と言った推論のためのルールを機械に作らせようという仕組みです。そのプロセスは、大きく「学習」と「推論」の２つに分けることができます。

学習

大量の学習データから特徴を抽出し、推論を行うための「ひな形」となる「推論モデル」を生成するプロセスです。

学習を行うには、入力された学習データにどのような特徴があるのかを人間が見つけ出し、設定する必要があります。例えば、コップであれば、大きさ、重さ、直径、形状といった特徴の組合せに着目することを人間が決めなくてはなりません。この特徴の組合せを「特徴量」と呼んでいます。この特徴量に基づいて大量のデータを読み込んで、コップを識別するに最適な特徴量の値を決定してゆく過程が学習です。

従来の機械学習では人間が特徴量を決定し設定しなければいけなりませんでした。これに対し、機械学習のひとつの手法であるディープラーニングでは機械が自動で最適な特徴量を見つけ出してくれます。人間の経験値や思い込みにとらわれることなく純粋にデータだけから特徴量を決定できることで、機械学習の精度は飛躍的に向上しました。

このようにして、「コップであること」を決定する特徴量の値とその組合せパターン、すなわち「推論モデル」が作られるのです。

推論

与えられたデータを推論モデルに当てはめて、推論結果を導き出すプロセスです。

例えば、コップの写真から、その特徴を抽出し、予め用意されている「推論モデル」とその特徴を照合します。それがコップの特徴を著す推論モデルと近いとなれば、「これはコップです」という推論結果が導かれます。

機械学習が登場する以前は、人間が、経験を踏まえて推論ルールを作成していました。これを「機械学習」に対して「ルールベース」と呼んでいます。しかし、モノやコトは多様であり複雑です。それを精度良く推論するルールを人間が作ることは容易なことではありません。そのために、この手法はやがて衰退してゆくことになります。

その後、インターネットの普及によって、大量の学習データが簡単に手に入るようになったこと、高性能のコンピューターやストレージを安いコストで利用できるようになったこと、大規模なデータを効率よく並列処理できるソフトウェアが充実したことなどが、機械学習の可能性を生みだしました。

そして、脳科学の成果を取り入れた機械学習の手法である「ディープラーニング」の登場により、その実用性は急速に高まっているのです。

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