ロボットは人間よりも賢いという概念は、サイエンスフィクションが存在する限り、私たちの集合的な想像力を捉えてきました。
ただし、人工知能(AI)はまだそのレベルに達していませんが、自動運転車を使用したGoogle、Tesla、Uberのテストで証明されているように、機械知能の生成において大きな進歩を遂げました。
この技術的進歩を可能にする機械学習アプローチであるディープラーニングのスケーラビリティと有用性は、大学や研究所から製品へのAIの移行を成功させる一因となっています。
次のコンピューター革命は、人工知能、ディープラーニング、および 機械学習.
これらのテクノロジーは、パターンを識別し、過去に収集されたデータに基づいて将来のイベントを予測する機能に基づいて構築されています。 これは、Amazonがオンラインで購入したときにアイデアを出す理由、またはNetflixが1980年代のひどい映画が好きだと知っている理由を説明しています。
AIの概念を使用するコンピューターは「スマート」と呼ばれることもありますが、これらのシステムの大部分はそれ自体では学習しません。 人間の相互作用が必要です。
データサイエンティストは、に適用される変数を選択して入力を準備します 予測分析。 一方、深層学習では、この機能を自動的に実行できます。
この投稿は、ディープラーニング、その幅、および将来の可能性についてさらに学習することに関心のあるデータ愛好家のためのフィールドガイドとして役立ちます。
ディープラーニングとは何ですか?
ディープラーニングは、機械学習のサブセットと考えることができます。
それは、コンピュータアルゴリズムを調べることによる自己学習と改善に基づいて構築された分野です。
機械学習とは対照的に、深層学習は人工的に機能します ニューラルネットワーク、人々がどのように考え、学ぶかを模倣することになっています。 最近まで、ニューラルネットワークはコンピューターの電力の制約のために複雑さが制限されていました。
ただし、ビッグデータ分析の進歩により、より大規模で強力なニューラルネットワークが可能になり、コンピューターは複雑な状況を人よりも迅速に監視、理解、対応できるようになりました。
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画像の分類、言語の翻訳、音声認識はすべて、ディープラーニングの恩恵を受けています。 人間の介入を必要とせずに、あらゆるパターン認識の問題に取り組むことができます。
それは本質的にXNUMX層以上です ニューラルネットワーク. これらのニューラル ネットワークは、膨大な量のデータから「学習」できるようにすることで、限られた成功ではありますが、人間の脳の活動を模倣しようとしています。
ニューラルネットワークの単一の層は依然としておおよその予測を生成できますが、より多くの隠れ層は精度の最適化と調整に役立ちます。
ニューラルネットワークとは何ですか?
人工ニューラルネットワークは、人間の脳に見られるニューラルネットに基づいています。 通常、ニューラルネットワークはXNUMXつの層で構成されています。
XNUMXつのレベルは、入力、出力、および隠蔽です。 動作中のニューラルネットワークを下の図に示します。
上に示したニューラルネットワークには隠れ層がXNUMXつしかないため、「浅いニューラルネットワーク」と呼ばれます。
より洗練された構造を形成するために、より多くの隠れ層がそのようなシステムに追加されます。
ディープネットワークとは何ですか?
深いネットワークでは、多くの隠れ層が追加されます。
このような設計のトレーニングは、ネットワークを適切にトレーニングするために必要な時間だけでなく、必要なリソースの観点からも、ネットワーク内の隠れ層の数が増えるにつれてますます複雑になります。
入力、XNUMXつの隠れ層、および出力を備えた深いネットワークを以下に示します。
ディープラーニングはどのように機能しますか?
ニューラルネットワークは、ニューロンが人間の脳を構成する方法と同様に、ノードの層で構成されています。 個々のレイヤーノードは、隣接するレイヤーのノードにリンクされています。
ネットワーク内のレイヤーの数は、その深さを示します。 の単一ニューロン 人間の脳 何千ものメッセージを受信します。
信号は人工ニューラルネットワークのノード間を移動し、ノードに重みが割り当てられます。
重みが大きいノードは、その下のノードに大きな影響を与えます。 最後のレイヤーは、重み付けされた入力を組み合わせて出力を提供します。
ディープラーニングシステムは、処理される大量のデータと関連する多数の高度な数学的計算のために、強力なハードウェアを必要とします。
このような高度なテクノロジーを使用した場合でも、ディープラーニングトレーニングの計算には数週間かかる場合があります。
ディープラーニングシステムでは、正しい結果を提供するために大量のデータが必要です。 したがって、情報は大規模なデータセットの形式で提供されます。
データを処理する場合、人工ニューラルネットワークは、非常に複雑な数学的計算を伴う一連のバイナリのyesまたはfalseの質問に対する応答に基づいて情報を分類できます。
たとえば、顔認識アルゴリズムは、顔のエッジとラインを識別して認識することを学習します。
次に、顔のより重要な要素、そして最終的には顔の全体的な表現。
アルゴリズムは時間の経過とともにそれ自体をトレーニングし、正しい応答の可能性を高めます。
この状況では、顔認識アルゴリズムは時間の経過とともに顔をより正確に認識します。
ディープラーニングと機械学習
ディープラーニングは、そのサブセットである場合、機械学習とどのように異なりますか?
ディープラーニングは、使用するデータの種類と学習に使用する方法が従来の機械学習とは異なります。
予測を作成するために、機械学習アルゴリズムは構造化されたラベル付きデータを使用します。これは、特定の特性がモデルの入力データから指定され、テーブルにグループ化されることを意味します。
これは、非構造化データを使用していないことを必ずしも意味するものではありません。 むしろ、もしそうなら、それは通常、それを構造化されたフォーマットに入れるためにいくつかの前処理を経ます。
ディープラーニングは、機械学習が一般的に伴うデータ前処理の一部を排除します。
これらのアルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データを取り込んで解釈するだけでなく、特徴抽出を自動化して、人間の専門家への依存を減らすことができます。
「猫」、「犬」、「ハムスター」などのカテゴリに整理したいさまざまなペットの画像のコレクションがあると想像してみてください。
深層学習アルゴリズムは、ある動物を別の動物から分離するのにどの特性(耳など)が最も重要であるかを把握できます。 この機能階層は、機械学習の専門家によって手動で決定されます。
その後、深層学習システムが変更され、精度が向上するように適合します。 勾配降下 バックプロパゲーションにより、動物の新鮮なスナップショットについてより正確な予測を生成できるようになります。
ディープラーニングアプリケーション
1 チャットボット
チャットボットは、クライアントの問題を数秒で修正できます。 チャットボットは 人工知能 (AI)テキストまたはテキスト読み上げを介してオンラインで通信できるツール。
人間と同じようにコミュニケーションを取り、行動を起こすことができます。 チャットボットは、カスタマーサービス、ソーシャルメディアマーケティング、およびクライアントのインスタントメッセージングで広く使用されています。
自動応答で入力に応答します。 機械学習と深層学習の手法を使用して、さまざまな形式の応答を生成します。
2.自動運転車
ディープラーニングは、自動運転車が現実のものとなる主な要因です。
モデルを作成するために、XNUMX 万のデータ セットがシステムに読み込まれます。 学習するように機械を訓練する、安全な環境で調査結果を評価します。
ユーバー Artificial Intelligence ピッツバーグのラボは、自動運転車をより一般的にするだけでなく、食品配達の可能性などの多数のスマート機能を自動運転車の使用法と統合しようとしています。
自動運転車の開発で最も差し迫った懸念は、予期しない出来事に対処することです。
ディープラーニングアルゴリズムに典型的なテストと実装の継続的なサイクルにより、何百万ものシナリオにますますさらされるため、安全な運転が保証されます。
3.仮想アシスタント
仮想アシスタントは、自然言語の音声コマンドを認識し、ユーザーに代わって処理を行うクラウドベースのプログラムです。
Amazon Alexa、Cortana、Siri、Googleアシスタントなどの仮想アシスタントが一般的な例です。
それらの可能性を十分に活用するには、インターネットに接続されたデバイスが必要です。 コマンドがアシスタントに与えられると、ディープラーニングアルゴリズムを利用した以前の遭遇に基づいて、より良いエクスペリエンスを提供する傾向があります。
4。 エンターテインメント
Netflix、Amazon、YouTube、Spotifyなどの企業は、顧客のエクスペリエンスを向上させるために、適切な映画、歌、ビデオの提案を顧客に提供しています。
ディープラーニングはこれらすべてに責任があります。
オンラインストリーミング会社は、個人の閲覧履歴、興味、および活動に基づいて、製品およびサービスの推奨事項を提供します。
深層学習アルゴリズム また、字幕を自動的に生成し、無声映画に音声を追加するためにも使用されます。
5。 ロボティクス
ディープラーニングは、人間のような仕事をすることができるロボットの開発に広く採用されています。
ディープラーニングを利用したロボットは、リアルタイムの更新を使用して、ルート内の障壁を検出し、コースをすばやく調整します。
病院、工場、倉庫、在庫管理、製品製造などで物を輸送するために使用できます。
ボストンダイナミクスのロボットは、人間が押しのけられたときに反応します。 彼らは食器洗い機を空にすることができ、彼らが落ちるときに起きることができ、そして彼らは他の様々な活動を成し遂げることができます。
6。 健康管理
医師はXNUMX時間体制で患者と一緒にいることはできませんが、私たち全員が事実上常に持っているもののXNUMXつは電話です。
ディープラーニングにより、医療技術は、キャプチャした画像と動きのデータからデータを分析して、潜在的な健康上の懸念を明らかにすることもできます。
たとえば、AIのコンピュータビジョンプログラムは、このデータを使用して患者の動きのパターンを追跡し、精神状態の変化だけでなく転倒も予測します。
ディープラーニングは、写真などを使用して皮膚がんを特定するためにも使用されています。
7。 自然言語処理
自然言語処理技術の開発により、ロボットはコミュニケーションを読み取り、そこから意味を引き出すことができるようになりました。
それにもかかわらず、このアプローチは単純化しすぎて、単語が結合してフレーズの意味や目的に影響を与える方法を説明できない可能性があります。
ディープラーニングは、自然言語プロセッサがフレーズのより複雑なパターンを認識し、より正確な解釈を提供するのに役立ちます。
8.コンピュータビジョン
ディープラーニングは、人間の心が情報を処理してパターンを認識する方法を再現しようとするため、ビジョンベースのAIアプリケーションをトレーニングするための理想的な方法になります。
これらのシステムは、タグ付けされた一連の写真セットを取り込み、飛行機、顔、武器などのアイテムを認識することを学習します。 深層学習モデル.
実際のディープラーニング
お気に入りの曲を推薦するお気に入りの音楽ストリーミングサービスは別として、ディープラーニングは人々の生活をどのように変えていますか?
ディープラーニングは、さまざまなアプリケーションに浸透しつつあります。 Facebookを使用している人なら誰でも、新しい画像を投稿すると、ソーシャルサイトがあなたの仲間を頻繁に認識してタグ付けすることに気付くでしょう。
ディープラーニングは、Siri、Cortana、Alexa、GoogleNowなどのデジタルアシスタントによる自然言語処理と音声認識に使用されます。
リアルタイムの翻訳はSkype経由で提供されます。 多くの電子メールサービスは、受信トレイに到達する前にスパムメッセージを検出する機能が向上しています。
PayPalは、不正な支払いを防ぐためにディープラーニングを使用しています。 たとえば、CamFindを使用すると、任意のオブジェクトの写真を撮ることができ、モバイルビジュアル検索テクノロジーを使用して、それが何であるかを判断できます。
特にGoogleによるソリューションを提供するために、ディープラーニングが使用されています。 Google Deepmindによって開発されたコンピュータープログラムであるAlphaGoは、現在のGoチャンピオンを打ち負かしました。
DeepMindによって開発されたWaveNetは、現在利用可能な音声システムよりも自然に聞こえる音声を作成できます。 口頭およびテキスト言語を翻訳するために、Google翻訳はディープラーニングと画像認識を採用しています。
GooglePlanetを使用して写真を特定できます。 AIアプリケーションの開発を支援するために、Googleは Tensorflowディープラーニング ソフトウェアデータベース。
ディープラーニングの未来
テクノロジーについて議論する際、ディープラーニングは避けられないトピックです。 言うまでもなく、ディープラーニングはテクノロジーの最も重要な要素のXNUMXつに進化しました。
AI、ディープラーニング、機械学習などのテクノロジーに関心を持っているのは、かつては組織だけでした。 個人も、テクノロジーのこの要素、特にディープラーニングに興味を持っています。
ディープラーニングが非常に注目されている多くの理由のXNUMXつは、予測の精度を向上させながら、より優れたデータ駆動型の意思決定を可能にする能力です。
ディープラーニング開発ツール、ライブラリ、および言語は、数年以内にソフトウェア開発ツールキットの通常のコンポーネントになる可能性があります。
これらの現在のツールセットは、新しいモデルの簡単な設計、セットアップ、およびトレーニングへの道を開きます。
スタイル変換、自動タグ付け、 音楽制作、およびその他のタスクは、これらのスキルを使用するとはるかに簡単になります。
迅速なコーディングの需要はかつてないほど高まっています。
ディープラーニングの開発者は、統合されたオープンなクラウドベースの開発環境をますます使用するようになります。これにより、将来的には、既成のプラグイン可能なさまざまなアルゴリズムライブラリにアクセスできるようになります。
ディープラーニングには非常に明るい未来があります!
の利点 ニューラルネットワーク 大量の異種データの処理に優れているということです(私たちの脳が常に処理しなければならないすべてのことを考えてください)。
これは、大量のデータを収集できる強力なスマートセンサーの時代に特に当てはまります。 従来のコンピュータシステムは、非常に多くのデータをふるいにかけ、分類し、結論を導き出すのに苦労しています。
まとめ
深い学習 力 自動化と分析を改善できるほとんどの人工知能(AI)ソリューション プロセス。
ほとんどの人は、インターネットや携帯電話を利用するときに、毎日ディープラーニングに触れます。
ディープラーニングは、YouTube動画の字幕を作成するために使用されます。 電話やスマートスピーカーで音声認識を行います。
画像の顔識別を行い、自動運転車を他の多くの用途に使用できるようにします。
そして、データサイエンティストや学者がますます複雑に取り組むにつれて、 ディープラーニングフレームワークを使用したディープラーニングプロジェクト、この種の人工知能は私たちの日常生活のますます重要な部分になるでしょう。
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