【図解】コレ１枚でわかる学習と推論
「機械学習」は、「学習（Leaning）」と「推論（Inference）」の２つのプロセスに分けられます。
「学習」とは、学習データから特徴の組合せパターンを作り出すプロセスです。例えば、学習データである「ネコ」、「イヌ」、「トリ」の画像から、それぞれの特徴の組合せパターン（＝推論モデル）を作ります。「推論」とは、対象データを「推論モデル」と照合して、結果を導くプロセスです。例えば、未知の写真から、特徴の組合せパターンを抽出し、「推論モデル」と照合して、ネコの推論モデルと一致する割合が高ければ、「これはネコである」という推論結果を出力します。
「学習」によって推論モデルを作るには、多くの学習データを用意し、繰り返し計算して「推論モデル」を作ります。それには膨大な計算が必要なため、高性能なプロセッサーや大容量のストレージを用意しなければなりません。一方、「推論」は、対象となるデータから特徴を抽出し、推論モデルと照合するだけなので、「学習」ほどのプロセッサー能力やストレージ容量は必要とされません。
「学習」と「推論」には、パソコンやサーバーで利用されている汎用的なプロセッサーを使うこともできますが、昨今ではそれぞれに最適化されたプロセッサーも開発されています。
「学習」には、元々は画像処理のために開発されたGPU（Graphics Processing Unit）や「学習」に最適化された専用のプロセッサーを大規模に組み合わせた並列処理システムが使われており、そのためのクラウド･サービスも登場しています。一方、「推論」には、IoT機器に組み込むことも考慮された、低消費電力かつ高い推論性能を発揮する専用プロセッサーが登場しています。
「学習」は、データセンターやクラウドで行い、生成された「推論モデル」を、ネットワークを介してIoT機器に送り、そこで「推論」を行って得られたデータや結果を、再び「学習」のためのシステムに送って学習させ、「推論モデル」の一層の最適化を行う仕組みが普及してゆくと考えられます。例えば、監視カメラに人を識別するための推論モデルを入れておけば、家族などの予め登録された特定の人が来た場合と見知らぬ人が来た場合で、メッセージを変えてスマートフォンに通知することができます。また、そこで得られた成功や失敗をクラウドで学習させれば、より精度よく識別できるようになります。
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。
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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
【改訂】IoT
【改訂】AI
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【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
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【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