ディープラーニングとは?(前編)~データサイエンスを支える人工知能(AI)技術~ | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。

ディープラーニングとは?(前編)~データサイエンスを支える人工知能(AI)技術~

データサイエンスの領域で使われる人工知能(AI)技術、機械学習やディープラーニング(深層学習)などを簡単に解りやすくお伝えします。

[2016年12月21日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 前回までは、「教師あり機械学習」と「教師なし機械学習」の考え方と活用イメージをご紹介しました。少し間が空いてしまったので再度復習しておくと、機械学習とは「機械にデータを解析させ、データに潜む規則性(ルール)やパターンを発見、アルゴリズムを発展させていくプロセス」を指します。

 

 そして、機械学習には次の4種類の手法が良く使われています。

 教師あり学習は、正解(目的変数、ラベル)を持つデータを使って学習モデルを作成する予測型の学習です。教師なし学習は、正解を持たないデータを使って学習モデルを作成する発見型の学習です。今回は、教師あり・予測型の学習に属する(教師なし学習も可)「ディープラーニング」をご紹介します。

 ディープラーニングは今や新聞の一面、ニュースのキーワードに挙がるほど社会に浸透しています。身近な代表例としては、ソフトバンク社のロボット「Pepper」、マイクロソフト社の女子高生AIボット「りんな」、Google社を始め自動車メーカーも研究開発を進めている「自動運転」などが挙げられます。では、この「ディープラーニング」とはそもそも何なのでしょうか?

 ディープラーニングを理解するためにはまず、「ニューラルネットワーク」について知る必要があります。ニューラルネットワークはディープラーニングのベースとなるアルゴリズムです。更に言うなら、ニューラルネットワークはパーセプトロンの考え方がベースとなっているのですが、ここでは扱わないことにします。ニューラルネットワーク、ディープラーニングの位置付けは以下のとおりです。ディープラーニングはニューラルネットワークの発展系なので、機械学習の一部に位置付けられますが、見方を変えれば新しいアルゴリズムであると捉えることもできます。

 ニューラルネットワークは教師あり学習アルゴリズムの一つで、数値データを使った回帰・分類を行い予測できるものです。例えば、機械・設備の故障予測を例に考えてみましょう。学習モデルのイメージは以下のとおりです。

 図の○はデータを格納する箱、→はデータを渡す道だと思ってください。
 一番左端の○は、入力データを格納する「入力層」です。各○には電圧センサ値、回転センサ値、・・・、など数値データが入ります。そして、入力層のデータをそのすぐ右の「中間層」へ重みを付けて渡します。中間層では受け取ったデータを「活性化関数」を使って変換します。例えばシグモイド関数などが用いられます。その次も同様にしてデータを渡し変換し、最終的に一番右の「出力層」で計算結果を出力します。この一連の処理を「順伝播」と呼びます。
 元データは正解(正常/故障)を持っているため、出力層の計算結果と比較し誤差を計算し、誤差を小さくするよう学習を続けます。この処理を「逆伝播」と呼びます。誤差の閾値を設けるか、指定した計算回数分だけ学習を継続します。

 以上がニューラルネットワークのアルゴリズムの概要です。このアルゴリズムは人間の脳の構造を模して考案されたものであり、複雑な問題に対応できる画期的な手法として期待されました。しかし、計算量の多さや計算時間の長さがネックとなり、当時のマシンスペックでは現実に使える手法ではありませんでした。また、中間層を増やして計算を複雑にすると精度は向上するが学習が適切に行われないなどの欠点もありました。その後、2006年にトロント大学のHinton博士が新たなアルゴリズムを考案するまで、ニューラルネットワークは日の目を見ない状態だったのです。

 今回はここまで。今回ご紹介した「ニューラルネットワーク」は以下のソフトウェアで実装可能です。ぜひお試しください!
RapidMiner:プログラミング不要、GUI操作で誰でも簡単に分析できる。
Revolution R:R言語でスケーラブルなハイパフォーマンス分析環境を構築できる。

 次回はいよいよディープラーニングについてご紹介します。

著者プロフィール

株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠(あだち はるか)

 大手電機メーカーでエンジニア、事業会社でデータ分析者を経てKSKアナリティクスへ入社。社内のデータ活用推進者としてマーケティング戦略、業務改善に関するデータ分析業務に携わる。テキストマイニング、レコメンデーション手法が得意。
 また、大学院(博士後期課程)にて人の行動データを使った予兆検出(複雑ネットワーク、トピックモデル)に関する研究に従事。

最新TOPICS

【講演資料公開】5/20 SIer/SaaS新規事業責任者向け、マーケティング&セールスの基礎理解 ~リード獲得から契約までに必要なアクションの可視化と有効な施策について(2021年06月19日 09:15)

2021年5月20日「SIer/SaaS新規事業責任者向け、マーケティング&セールスの基礎理解 ~リード獲得から契約までに必要なアクションの可視化と有効な施策について」と題したセミナーを開催しました。 本セミナーでは、新規事業の責任者向けに、カスタマージャニーに沿ってマーケティングと営業活動を分化・専門化し、役割ごとの責任を果たすことで成果の最大化を狙う仕組みについて解説しました。資料を公開...

関連タグ

R(アール)

  • 用語集

「R」を用いることで、クロス集計や回帰分析、クラスター分析、シミュレーションなどの基本的な統計分析が可能となる。またオープンソースとしてだけでなく、パッケージを導入することで最新の分析手法を実行することもできる。

電力()

  • タグ

スマートシティ(Smart City)

  • 用語集

スマートシティとは、「ICTやIoTなどの先端技術を用いて、基礎インフラと生活インフラサービスを効率的に管理/運営し、環境に配慮しながら人々の生活の質を高め、継続的な経済発展を目的とした新しい都市」を指す。街全体の電力エネルギーの有効利用を図り、生活インフラなどを無駄なく効率的に管理できるもので、省資源化を徹底した環境配慮型都市もしくは地域を目指す。

Apache Hadoop(アパッチ ハドゥープ)

  • 用語集

「Apache Hadoop(アパッチ ハドゥープ)」とは、 ビッグデータを複数のマシンに分散して処理できる、オープンソースのプラットフォームである。

関連記事

無料資料プレゼント

2021/03/04 セキュリティDAYS Keyspider資料

講演資料を見るには、 プライバシーポリシーに同意して、送付先メールアドレスをご入力しご請求ください。

またご入力いただきました情報は、当該資料の作成・提供企業とも共有させていただき、当社及び各社のサービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。

本資料を見るには次の画面でアンケートに回答していただく必要があります。



セミナー講演資料公開中

オンプレミスで稼働中のパッケージアプリケーションをAWSなどのクラウド上で提供するためのポイント~クラウドのスキル・運用・セキュリティの対応はどうすれば良いのか?~

本格的なテレワーク環境構築のため、Boxを採用するべき理由 ~業務効率と生産性向上を実現するために~

AWS運用をアウトソースする3つのメリットを解説! ~コスト削減、人材リソース確保、安定稼働を実現するAWS運用支援サービスのご紹介~

  • 書籍

facebook

twitter