ONETECH AI（人工知能）システム開発

◆ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングは日本語で深層学習とも訳され、多くのAIにおいて活躍している学習形態です。
人工知能が自律的な思考を有するためには、あらかじめ大量の情報をインプットする必要があります。
しかし、ただデータを読み込ませていくだけではなく、１つのデータから少しでも多くの情報を取得することが、優れたAIの構築には欠かせません。
深層学習を行うことで、AIは自動的に読み込まれてくるデータを独自のアルゴリズムで分析し、処理していきます。
その過程で、パターンを独自に解析し、非常に高い精度で正解を導き出すことができるのです。

◆機械学習とディープラーニング

ディープラーニングと並んで使われることが多いのが、機械学習です。
ディープラーニングは、正確に言えば機械学習の技術の１つということができ、より精度の高い機械学習を実現するためのアプローチです。
あえて区分分けをするなら、ディープラーニングは読み込ませるデータが増えてもパフォーマンスが衰えるばかりか、その精度を高めることができる点にあります。
通常の機械学習の場合、読み込みデータが増えてもデータを１つづつ分析しますが、ディープラーニングはこれまでのデータと自動的に比較しての分析を行います。
まるで人間が記憶を探るようにパターン化していくのと同じような仕組みを持っており、ニューラルネットワークと呼ばれる独自ネットワークを活用していることが特徴です。

◆主な機械学習・ディープラーニングライブラリ

ライブラリとは、特定の処理を再利用するためのプログラムの一部です。ライブラリを活用することで複雑な処理も簡単に短時間で実装することも可能です。OSS（オープンソースソフトウェア）として無料で配布されているものも多く、ソースコードを改変してプロダクトに取り込むこともできます。

NumPy（ナンパイ） Pandas（パンダス） SciPy（サイパイ） Matplotlib（マットプロットリブ） scikit-learn（サイキット・ラーン） dlib（ディーリブ） TensorFlow（テンソルフロー） Keras（ケラス） Chainer（チェイナー） Pytorch（パイトーチ） MXNet（エムエックスネット） Microsoft Cognitive Toolkit（マイクロソフトコグニティブツールキット　Caffe（カフェ）Amazon Machine Learning（アマゾンマシンラーニング）。

◆自動運転技術

例えば、自動運転においてはディープラーニングは欠かせない技術です。
自動車の運転は非常に多くの処理を必要とするため、いくら人工知能といえどもその実現には時間がかかります。
しかしディープラーニングによってシミュレーションデータが少しづつ改善され、人間の挙動に限りなく近い、あるいはそれ以上のドライビングが可能になる段階まで来ています。
人の安全にも関わる車の自動運転においては、ディープラーニングによる高い精度での運転技術が欠かせません。

◆自動翻訳

翻訳システムにおいても、ディープラーニングは大いに活躍しています。
これまで、機械翻訳と言えば単語をそのまま翻訳するだけの使いづらい代物でしたが、ディープラーニングの成果により、その制度は格段に向上しています。
まだまだ拙い翻訳は散見されるものの、時には人間の翻訳と見まごうほどの、自然な言語処理も見かけるようになりました。
今後も機械翻訳は使用されればされるほど、その翻訳精度を高めていくことになるでしょう。