ディープラーニングは深層学習と言われているもので、人工知能の発展に必要技術です。常に開発が進んでいる技術で自動車の自動操縦システムや顔認証システムなどに採用されています。ディープラーニングは人間の神経細胞をモデル化したものでニューラルネットワークをベースとしています。ここではたくさんあるディープラーニングの手法をいくつか紹介しましょう。
便利な手法がいくつか用意されている
CNNについて理解しておこう
CNNは畳み込みニューラルネットワークを略した言葉です。CNNは画像認識に対して有効な手法なので紹介します。基本的に画像はコンピュータにとってピクセルデータでしかないので、画像に描かれているのがどんな物体なのかを認識するのは不可能に近いです。例えば猫や人間の画像であってもコンピュータにとってはピクセルデータの集まりとして認識されます。深層学習は人間の神経回路をモデルとして作られているニューラルネットワークというものです。ニューラルネットワークに畳み込みをする操作を加えたものがCNNという手法です。畳み込みをするとどうなるのかというと画像認識の技術力が大きく向上します。画像の中に隠れているいくつかのピクセルパターンを学習して、対象画像にどのような物体が描かれているのかを認識できるようになります。
CNNを使用すれば結果的に画像認識の精度が上がります。認識精度が高くなれば顔認証システムのセキュリティ能力もアップするでしょう。
表現の幅を広げる活性化関数
ニューラルネットワークに必要なものとして活性化関数というものがあります。活性化関数はどのような役割を担っているのか知っておきましょう。基本的に活性化関数を採用すればモデルの表現力を向上させる事が可能です。係数を掛けて作られた和は加重和と呼ばれています。加重和に活性化関数を用いて変換をするとたくさんの値を出力をすることができます。様々な値を組み合わせることにより複雑な表現も可能になるので高度な識別も解決できる精度が高まるでしょう。例えばステップ関数という活性化関数を使用すると0か1の数値しか出力できません。またシグモイド関数は0から1までで小数を含む複雑な値を出力できます。
AI自らが考えて行動するのが深層強化学習
深層強化学習は機械学習手法の1つとして知られているものです。人工知能に行動を学習させようとするときに、データとその答えを同時に用意してAIに学習させます。強化学習の場合はある行動により点数が最も大きくなる目標を与えて、AI自らが考えて高得点を目指す行動を行うものです。答えを与えるのではなくAIに直接考えさせるのが目的です。いろんな行動をした結果一番適切な行動を自分で探すことによって、より人間に近い動作を実現します。例えば自動車運転の分野で深層強化学習は使われています。車の幅に対して道路が狭い状態かつ密集した交差点などで正確な動作をできるようにするために深層強化学習は使用されました。
実際に強化学習を導入するメリットはあるのでしょうか。基本的に人間が行える行動を代替えしてAIに実行させるために深層強化学習は使われています。ビジネスシーンにおいては産業ロボットの制御をするために使える可能性が高いです。深層強化学習により状況により適切な行動をする事ができるようになれば、従来のように1つの作業しかできないロボットより幅広い作業を行ってくれます。一般家庭だと洗濯機に深層強化学習は適用できるかもしれません。例えば洗濯物の量に対して、水の配分を自動的に学習して調整してくれるといった作業を行ってくれるでしょう。
深層生成モデルは自動的にデータを生成してくれる
学習用に用意されたデータを用いて、クリエイティブな作品を自動生成してくれるのが生成モデルというものです。例えば新たなデータを生成するために学習用の画像をいつか用意します。用意されたデータを参照して新たな画像を生成してくれます。例えば洗剤変数を連続的に切り替えてキャラクターの画像の表情がどんどん変化するといったものも自動生成できます。うまく利用をすれば作業効率を大幅に上げる事ができるのがメリットでしょう。またオリジナルキャラクターを生成するときは、キャラクターを構成するパーツの条件などを設定しておきます。他にも動画を自動的に生成するツールなどもあります。動画内にある情報をAIが解析して登場人物にマッチしたムービーを作ってくれるので、編集の手間を省けます。深層生成モデルはものづくりをしている方たちの負担を一気にへらす事ができるのがメリットです。創作物制作のコスト削減などにも利用できるでしょう。
ビジネスや日常が便利になる手法が多い
深層学習で使われている手法は結構あります。例えばCNNは画像の中に隠れているパターンを見つけ出し画像認識の精度を高めるもの顔認証システムに使えます。表現の幅を広げるときには活性化関数が利用できます。他にもAIが自分で考えて行動をする深層強化学習というものは産業分野で活躍する可能性が高いです。深層生成モデルは画像や動画の自動生成に役立つでしょう。