【図解】コレ1枚で分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」
機械学習のひとつの手法であり、ニューラル・ネットワークの進化形として登場した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や関係性、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します。
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れ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ません。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」をデータの中から見つけ出し再現してくれるのかもしれません。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、次のような用途が考えられます。
- 品質検査のベテランは、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
うまく説明できないけれど、推論や判断に大きな影響を与える特徴量はいろいろとあります。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特徴量を、人間が教えることなくデータを分析することで自ら見つけてくれるところが、画期的なところなのです。
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【7月度のコンテンツを更新しました】
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ITソリューション塾・最新教材ライブラリー/ITソリューション塾・第31期
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