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【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

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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」

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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ITの最新トレンドをわかりやすく解説します。 また、ITに関わる仕事をすることの意義や楽しさとは何か、この業界で自分のスキルを磨いてゆくためにはどうすればいいのかも考えてゆきます。

  1. 最新トレンドを理解するためにおさえておきたいITの歴史と基礎知識
  2. ビジネスの大変革を迫るデジタル・トランスフォーメーション
  3. ソフトウェア化するインフラとIT利用の常識を変えるクラウド・コンピューティング
  4. 新たなビジネス基盤となるIoT(モノのインターネット)
  5. 人に寄り添うITを実現する人工知能/AI ビジネススピードの加速に対応する開発と運用
  6. いまもとめられる人材

詳しくは、こちらをご覧下さい。

ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA

【7月度のコンテンツを更新しました】

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  • RPAのプレゼンテーションに新しい資料を加えました。
  • 講演資料:「デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略」を追加しました。
  • 動画セミナーを3編追加いたしました。

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総集編
【改訂】総集編 2019年7月版・最新の資料を反映しました。

動画セミナー/ITソリューション塾・第31期
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用

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
【改訂】IoT
【改訂】AI
【改訂】コレからの開発と運用

ビジネス戦略編
【新規】OMO(Online Merges with Offline) p.5
【新規】デジタル・トランスフォーメーションとOMO p.16
【新規】デジタイゼーションとデジタライゼーション p.22
【新規】DX事業とは p.43
【改訂】DXを支えるテクノロジー p.55
【新規】Legacy ITとModern IT p.54
【新規】事業戦略を考える p.79

サービス&アプリケーション・先進技術編/IoT
【新規】IoTセキュリティ p.82

サービス&アプリケーション・先進技術編/AI
【新規】特化型と汎用型の違い p.13
【新規】ルールベースと機械学習 p.73
【改訂】知能・身体・外的環境とAI p.80
【改訂】機械と意識とAI p.81
【新規】学習と推論の関係 p.79
【新規】創造力とは何か P.114

ITインフラとプラットフォーム編
*変更はありません

クラウド・コンピューティング編
【改訂】クラウド・サービスの区分 p.43
【新規】なぜクラウド・ネイティブにシフトするのか p.105

サービス&アプリケーション・基本編
Frontier One Inc. (鍋野敬一郎氏)より提供の資料
【新規】ERPの進化 :業務システムの寄せ集めから次世代ERPへ p.18
【新規】SAPの提唱するインテリジェンス・エンタープライズp.19
【新規】SAPにおけるAIの定義(2018)p.20
【新規】SAP Leonardo :ERP+機械学習p.21
【新規】SAP Leonardo : ERP + AI = Intelligent Apps ! p.22

開発と運用編
【改訂】ビジネス・スピードを加速する方法 p.41

ITの歴史と最新のトレンド編
*変更はありません

テクノロジー・トピックス編
Facebook LIBRA
【新規】LIBRA協会の参加企業 p.52
【新規】LIBRAとは p.53
【新規】LIBRAとBit Coin との違い p.54
【新規】LIBRAへの懸念 p.55

RPA
【新規】AI-OCRの事例 p.25
【新規】導入上の留意点 p.26
【新規】成果をあげるための取り組み p.27
【新規】プロセス・マイニングとRPA 32

講演資料:デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略

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