2019.03.15AI(人工知能)のアルゴリズムと聞くと、非常に難しそうな印象を持ちますよね。実際、多くのアルゴリズムは確率統計の理論をベースに開発されており、内容を正確に理解するのは難しいです。ゼロからプログラミングするとなると高度な知識とスキルが要求されてなかなか手が出ません。最近のAI(人工知能)は、サービスとして用意されたアルゴリズムを目的に合わせて選択&カスタマイズすることで使えるようになっています。アルゴリズムをゼロから開発するのではなく、その使い方の特徴や適性を理解すれば使えるようになってきたのです。そこで、今回は、主なAI(人工知能)の手法ごとにどんな種類のアルゴリズムがあるのか、その特徴は何か、どんな分野に向いているのかをわかりやすくお伝えします。今なぜAI(人工知能)は注目されているか機械学習とディープラーニングの概要AI(人工知能)のアルゴリズム機械学習のアルゴリズムとは機械学習の種類ディープラーニングのアルゴリズムとはAI(人工知能)プラットフォームについてまとめ今なぜAI(人工知能)は注目されているかまずは、AI(人工知能)についてお話しましょう。AI(人工知能)は1950年代後半から研究がスタート。推論と探索の第1次ブームやエキスパートシステムの第2次ブームでは、実際に適用できる場面にすぐに限界が見えてしまい、ブームは長続きしませんでした。現在は機械学習やディープラーニングをキーとする第3次ブームの最中にあります。それらは、囲碁や将棋などのゲームの分野では人間の第一人者を打ち負かし、自動車の自動運転の実現が目前となるなど、社会的に強いインパクトを与える成果を生み出しています。10~20年後の日本の労働者の約半数はAI(人工知能)やロボットに仕事を奪われてしまうというショッキングなレポートまで発表されるほどですよね。して今、AI(人工知能)実用化がホットなテーマとなっています。詳しく知りたい方はこちら↓AI(人工知能)世間ではAIの活用が叫ばれてますが、そもそもAI(人工知能)って何?と不安を抱きつつも気にされている方は多いことでしょう。AI時代と呼ばれる今、AI(人工知能)に関する理解を深めることは今後の潮流を知るためにも非常に役立つはずです。そこで今回は、最近世間を賑わしているAI(人工知能)について簡単にお伝えしていきます。次に、アルゴリズムのご紹介に入る前に、簡単に機械学習とディープラーニングのイメージを説明しましょう。コンピュータがデータに潜むパターンや傾向を掴んで、そこから未知のデータの予測や判別といったことができるようになる技術のことを言います。機械学習AI(人工知能)に興味のある方なら、「機械学習」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。「AI(人工知能)とは?」「機械学習とは?」と聞かれて答えるとなるとなかなか難しいものですよね。私も説明できずに困った苦い思い出があります。今回は、誰もがわかるように機械学習についてお伝えします。aizine.ai今や、ビッグデータに象徴されるように、世の中のあらゆることを簡単にコンピュータに入力できるようになりつつあり、機械学習も当たり前の手法となりつつあります。次は、ディープラーニング。ディープラーニングは、人間の脳を模してモデル化したニューラルネットワークという仕組みにより学習を通じてコンピュータが自分で知識を獲得し、その知識を使って問題を解けるようにするというものです。詳しく言うと、脳内での1つの脳細胞(ニューロン)と神経細胞(シナプス)の働きをモデル化したものがパーセプトロン、そして多数のパーセプロトロンをネットワークとして組み合わせたものがニューラルネットワークです。このニューラルネットワークは層を重ねた構造を持っており、層をたくさん重ねることで効果的な学習を実現したのがディープラーニングなのです。ニューラルネットワークについてもっと詳しく知りたい方はこちら↓ニューラルネットワークAI(人工知能)に関する記事の中で、「ニューラルネットワーク」という単語を見かけた経験がある人は多いことでしょう。難しそうと尻込みしてしまう人もいらっしゃるかもしれません。そんなに難しくはない、むしろ知れば知るほど面白い技術です。近年は空前絶後のAIブームということでAI(人工知能)に関するニュースが連日飛び交っていますよね。Learning(ディープラーニング)と呼ばれる技術です。今回はディープラーニングとは?何それおいしいの?っていう方に向けて基本情報をお伝えしていきます。aizine.aiAI(人工知能)のアルゴリズムでは、いよいよ現在注目を集めている機械学習およびディープラーニングに組み込まれるアルゴリズムをご紹介しましょう。アルゴリズムはコンピュータに問題を解く手順、計算処理の仕方を指示するものですが、主要なアルゴリズムでも山ほどあり、個別には説明しきれるものではありません。本記事では、アルゴリズムの用途や使い方から、どのように整理できるかを説明します。いうのも、これを理解しておけば、AI(機械学習)を使いたいと思った時にどんなアルゴリズムの採用を検討すれば良いかに大いに役に立つからです。cheat-sheetが有名です。Learningのホームページに公開されています。それに基づくと、アルゴリズムによって行われるタスクは以下のように5つのカテゴリに整理されます。分類と呼ばれる機械学習のタスクには、2つに分ける二値分類と複数のカテゴリに分けるマルチ分類があり、画像に映っている物の名前を見出すのがマルチ分類の例です。neighbor)巷を賑わす機械学習には様々な学習アルゴリズムがありますよね。neighbor)についてご紹介します。解説だけでなくPythonという言語を用いた実装を行うことで、より理解を深めていきましょう。aizine.aiロジスティック回帰についてもっと詳しく知りたい方はこちら↓ロジスティック回帰とは?入門用に基本をやさしく簡単整理♪AIの勉強をしているとロジスティック回帰というアルゴリズムはよく目にしますよね。いものを使うことに気持ち悪さを覚える人もいるはずで実際僕がその一人です。そこで今回はロジスティック回帰について調べてみました。aizine.aiランダムフォレストについてもっと詳しく知りたい方はこちら↓ランダムフォレスト機械学習アルゴリズムには様々なモデルがありますよね。機械学習を応用するためには様々なアルゴリズムを熟知し、それがどのようなデータに対して適しているのかを把握する必要があります。そのため本記事ではアンサンブルにおける著名な機械学習アルゴリズムであるランダムフォレストについて解説します。正解となる数値と入力データの組み合わせで学習し(データのパターンをつかみ)、未知のデータから連続値を予測する。売上予測や天気の気温の予測などを行うタスクです。いう単語はAI(機械学習)を学び始めた人ならば誰しも出会う言葉ですよね。コード一行で線形回帰の処理は完了してしまうので、具体的にどういうものであるかの理解が曖昧のままの人は意外に多いかもしれません。そこで今回は線形回帰についてお伝えしていきます。aizine.aiクラスタリング(クラスタ分析)与えられたデータを複数のカテゴリに分類します。クラスタリング(クラスタ分析)は教師なし学習で利用され、データ間の類似性あるいは相違性を見出して分類基準を自動作成。例)k-平均法、混合ガウス分布クラスタリングについてもっと詳しく知りたい方はこちら↓ゼロからわかる教師なし学習。「教師なし学習」「クラスタリング」といった単語はよく見聞きするので非常に重要な手法であることはわかりますが、これらをどういう目的でどう活用していけば良いのかをうやむやにしている人は意外と多いかもしれません。実際僕もそのうちの一人です。そこで今回は教師なし学習とクラスタリングの基本を順番に調べて整理していきます。aizine.aiGMMって何?混合ガウス(正規)分布を超わかりやすく理解するコツ♪AI(機械学習)が注目され始めてから何年も経ちますが、機械学習に関係の深い「GMM」というワードを見聞きして「ああGMMね」なんて思える方は非常に少ないはずです。それもそのはず、GMMは統計学や機械学習を仕事でゴリゴリに使うような人たちが使うような専門用語だからです。今回はそんなGMMについて整理していきます。aizine.ai次元削減(要因分析)学習する際にはデータの特性をあらわす指標を多数利用しますが、指標の数が多い場合はデータ数の増加につれて場合分けが飛躍的に増えて収拾がつかなくなります。そこで、似たような指標をまとめ上げることを行います。これを次元削減と言います。機械学習について学びを深めていると「教師なし学習」と呼ばれる手法の解説や利用するためのコードをよく見かけます。僕を含めて、この教師なし学習が「どういうものでどうやって使うのかよくわからない」という方は多いかもしれません。そこで今回は、教師なし学習の一つ「次元削減」に焦点を当てて基本から順番に整理していきます。キーとなっておりこれまでの整理とは異なりますが、まず、データを用いてデータの標準的な姿を学習させます。新しいデータが標準的な姿から乖離している場合は異常として処理しようとするものです。機械学習は3つの種類に分類され、それぞれによって採用されるアルゴリズムが異なります。「教師あり学習」とは、情報とその正しい判断(答え)をセットにしてコンピュータにデータのパターンを掴ませていく機械学習の手法です。データのパターンを掴んだ数式(モデル)を使って、未知のデータがなんであるかをその特徴により見出そうとするものです。あり学習AI(人工知能)の概要や動向を知りたいだけなら、機械学習のさわりを知るだけでも十分かもしれません。AI(機械学習)エンジニアとして活動していくには、教師あり学習をはじめとした技術に対する深い理解が必要ですよね。そこで今回は、細かく機械学習の知識を整理、理解していきましょう。正解なしに何かをデータから共通する特徴を持つグループを見つけたり、データを特徴づける情報を抽出したりする手法です。教師なし学習には、クラスタリングと次元削減があります。教師なし学習AI(人工知能)や機械学習について興味が湧いてきた方は、おそらく「教師なし学習」という用語を一度は目にされたことあるでしょう。「教師なし学習って何?」と聞かれても中々うまく答えられないですよね。そこで今回は、機械学習の一つの手法である「教師なし学習」についてお伝えしていきます。教師データを与えずに、試行錯誤を通じて選択した行動の価値を最大化するように学習を進める方法です。チェスや将棋などのゲームを学習させることに適しています。具体的なアルゴリズムとしてはQ-learningが有名。囲碁AIがトッププロ棋士に勝利したことや、Googleが自動運転に関する特許競争力でトヨタ自動車を追い抜いたなど、日々AI(人工知能)に関するニュースが飛び交っていますよね。したニュースの背景には、ディープラーニングもさることながら、「強化学習」という技術も関係しています。今回は「強化学習」をご紹介します。aizine.aiディープラーニングのアルゴリズムとは次に、ディープラーニングでは画像の中の物体を見つけ出す画像認識や音声データからその発言内容を抽出する自然言語処理などで優れた成果を挙げています。その主要なアルゴリズムは以下のとおり。CNN(畳み込みニューラルネットワーク)畳み込み層とプーリング層という構造持ったニューラルネットワークです。畳み込み層で画像の特徴を抽出し、プーリング層で局所的な特徴を画像全体の特徴にまとめます。して、画像そのものを覚えるのではなく、画像の特徴のみを抽出して覚えます。することで画像の位置ずれなどに対応できるようになるのです。Leaningについて、初心者にわかるように説明してみた!ニュースなどで話題に上ることも多い人工知能(AI)ビジネスの現場でもホットなトピックとなっています。learningの技術発明が大きいでしょう。learningについてお話します。aizine.aiちなみに、2015年以降の最も精度の出ているCNNモデルのほとんどはResNetと呼ばれるモデルに改良を加えて作られていると言っても過言ではありません。ResNetについて詳しく知りたい方はこちら↓ResNet現在AI(人工知能)の研究が益々盛んになっていますよね。Vision)という領域がありますが、この領域で最も大きな成功を成し遂げたモデルのひとつであるResNetに関してご紹介しましょう。aizine.aiRNN(再帰型ニューラルネットワーク)音声データは時間と共に変化するデータで時系列データと呼ばれます。この時系列データをうまく扱えるように時間軸方向に結果をフィードバック。することで時間に依存しない特徴を取り出すことができるのです。Network)AI(人工知能)に関する意味のわからない単語に出会うことはよくありますよね。Learning)に加えて、「RNN」という技術も有名です。意味を理解している人はそれほど多くはないかもしれません。そこで今回は「RNN」とは何か?についてお伝えしていきましょう。Memory)RNNではちょっと前のデータしかを覚えることができません。このため長時間の時系列データは扱えませんでした。そこで、記憶層を導入することでこの欠点を克服したのがLSTMです。LSTMについてもっと詳しく知りたい方はこちら↓LSTM深層学習で時系列データを扱う際にLSTMが用いられることがありますよね。実際にLSTMがどのような計算を行っているのかといった部分を深く理解はできていないことが多いかと思います。本記事ではそのLSTMについてどのような計算を行い、どんな特徴を持つのかについて解説を行います。aizine.aiAI(人工知能)プラットフォームについて最後に、AI(人工知能)プラットフォームのお話をしましょう。機械学習などAI(人工知能)をサービスとして提供するAI(人工知能)プラットフォームが充実してきました。AI(人工知能)プラットフォームを利用することでゼロからシステムを開発することなく、すぐにAI(人工知能)を試せるようになってきました。基本的には有料ですが、トライアルや開発段階では無料で利用することも可能となっています。Learningという機械学習サービスを提供しています。Servicesという機械学習サービスを提供しています。CloudでAI開発者向けのサービスを提供しています。Amazonはスマートスピーカーで先行しており、AWS上でAIサービスを提供しています。AI(人工知能)を試してみたい方はこちらを利用してみるのも手でしょう。まとめ今回はAI(人工知能)のアルゴリズムを中心についてお話しました。難しいと感じられた方もいらっしゃるかもしれません。難しそうな名前のアルゴリズムもその種類を知れば、自分が対象とする問題に適用可能かのスクリーニングもできます。スクリーニングにより絞り込んだアルゴリズムに対して、問題やデータの特性を勘案することで実際に使用するアルゴリズムを選択することも。無料のAI(人工知能)サービスに触れてみることも有益です。試してみてAI(人工知能)のアルゴリズムの理解を深めていきましょう。今回はアルゴリズムが中心テーマでしたが、AI(機械学習)を行う上で重要なステップとして、生のデータから機械学習モデルに適した特徴量(データにどのような特徴があるかを数値で表現したもの)を抽出する「特徴量エンジニアリング」と呼ばれる作業があります。こちらについてもまとめていますので興味のある方は以下のページをご参考ください。機械学習エンジニアの奥義、特徴量エンジニアリングについて調べてみた「機械学習はデータが命!データの品質と有益な情報の量で性能が決まる!」とはよく聞くもので、いかに優れたデータを作るかが機械学習エンジニアの腕の見せどころだと言われています。特徴量を抽出する作業は「特徴量エンジニアリング」と呼ばれており、今回はこの機械学習エンジニアの奥義について調べ理解を深めることにしました。aizine.ai引き続きAI(人工知能)についての学びを深めていきましょう。おいて期待を上回り、徹底的な顧客志向で小規模から大規模ソリューションまで幅広く対応しています。御社の悩みを強みに変える仕組みづくりのお手伝いを致しますので、ぜひご相談ください。コピーコメントをどうぞコメントを書き込むコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。・URLが入ったコメントは破棄されますコメント名前サイトシリルAIZINE(エーアイジン)同じジャンルの記事ディープラーニングを駆使して株を予測する3つのコツ3分でわからない点を解決!機械学習で有名な「DBSCAN」とは機械学習を行うなら知っておくべき、「次元の呪い」の基本とは画像分類するAI(人工知能)を試しに開発したら面白い事になってきた件C言語でなくても作れる!人工知能(AI)開発6つのポイント今さら聞けない、機械学習とAIの違いって?分類ディープラーニングのフレームワーク「TensorFlow」を選ぶ理由とはコメントをどうぞコメントを書き込むコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。シリル邪悪なマルセイユに生まれて、育たれたわりに、性格のいいシステム・エンジニアです。日本はもう12年以上住んでいまして、まぁ振る舞いは日本人に近いから、もうフランス人だといえないかもしれません。AIzineのために私はIT技術コンサルタントとして、記者たちの記事をレビューします。スタートアップでIoT関連のウェブアプリの開発あるいは、フランスの大手IT会社で検索エンジンのアルゴリズムの研究開発などのIT関連の15年以上の経験に基づき、慎重に記事を検証したいと思います。読書(日本の本で猟銃は印象的)、映画の鑑賞、スポーツがめちゃ好きです。スポーツなら、クライミングをはじめ、ヨガ、ランニングもよくやっています。機械学習にすぐに使える!時系列データとその分析方法とは2021.10.302021.10.30人気記事ランキング人気記事は見つかりませんでした。検索トップタイトルとURLをコピーしました。