【図解】コレ１枚でわかる学習と推論

「学習」とは、学習データから「モデル」を作る計算処理です。例えば、学習データである「ネコ」、「イヌ」、「トリ」の画像から、それぞれの特長をうまく表すモデルを作ります。一方、「推論」は、比較対象データを「モデル」と照合して、結果を導く計算処理です。例えば、未知の写真から、身体部位のカタチ、目の配置、大きさなどの特徴を抽出し、「モデル」と照合して、ネコのモデルと一致する割合が高ければ、「ネコである」という結果を出力します。

それぞれの特徴を精緻に捉えたモデルを作ることで、推論の精度を高めることができます。そのためには、膨大な学習データを計算処理しなくてはならず、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、モデルと照合する計算処理なので、「学習」ほどのプロセッサー能力やストレージ容量は不要です。

「学習」と「推論」は、共に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プロセッサーを大量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」は大規模な計算処理が必要なことから、データセンターやクラウドで行います。そこで、生成された「モデル」を、ネットワークを介して手もとの機器に送り、そこで「推論」を行います。得られたデータを、再びクラウドに送って追学習させ、「モデル」の一層の最適化を行う仕組みが普及しています。

例えば、監視カメラに人を識別するための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ホ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におくり、さらに学習させれば、より精度よく識別できるようになります。荷物が玄関先に置かれた、友人が訪ねて来たなど、様々な状況のモデルを登録しておくことで、それらを区別してメッセージ送ることもできます。

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