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【図解】コレ1枚でわかる学習と推論

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「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。

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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