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機械学習・深層学習・AIについて

ビッグデータを分析する際には、統計分析の他に、機械学習や深層学習と言った手法を用いることにより、さらに踏み込んだ分析が可能となります。これらをうまく組み合わせることによって、人の認知能力が必要な画像認識のような処理もマシンに行わせる事ができます。

機械学習について

機械学習は、従来人が得意としていた物体の認識や事柄のグループ分けなどの作業をマシンで実現することができるようになる技術です。ここでは、機械学習の概念や機械学習をつかうことで何を実現できるのかをご紹介します。

機械学習とは

機械学習とは、開発者が予めすべての動作を決めておく従来型のプログラムとは異なり、与えられた情報を元に学習し、自律的に法則やルールを見つけ出す手法やプログラムのことです。
このような特性から機械学習を使う際には、以下の様な2つのフェーズから構成されます。
1. 学習によるモデル作成
2.モデルにデータを適用して、結果を得る
フェーズ1では、ビッグデータなどの大量の情報を元にマシンに学習させます。学習結果はモデルとして出力されます。
フェーズ2では、フェーズ1で出来上がったモデルに分析したいデータを入れることで、結果を得る事ができます。

機械学習で実現できること

機械学習を用いることで、大量のデータの中に共通する法則を見出すことができたり、今まで人が得意としてきた作業もマシンに行わせることができるようになります。
例えば、メール情報を大量に学習させることで、迷惑メールかどうかといった判別を自動化したり、たくさんの人の顔が写っている画像を学習させることにより、画像中の顔を認識するといったことを実現させることができるようになります。
これらを可能とするために Google Cloud Platform では、Vision APIを始めとした、機能別API群や Cloud Machine Learning 、 Cloud Dataproc 、 Cloud Datalab といったサービスがあります。

深層学習、AI

深層学習は、機械学習よりも一歩進んだ技術で、より難しい認識や認知、判別機能をマシンに持たせることができます。
また、特に人間並~それ以上のパフォーマンスを発揮するものはAIとも呼ばれます。
ここでは、深層学習やAIの概念や、何をすることができるかについてご紹介します。

深層学習、AIとは

深層学習とは、機械学習の一種でニューラルネットと呼ばれる、主に生物の神経系の挙動を模して学習できるようにデザインされたものです。
従来の機械学習とは一線を画しており、適用対象次第では人以上のパフォーマンスを発揮するほど高度に学習することができるものです。
このような背景から、人と同レベル以上のパフォーマンスが期待できるものを、昨今ではAI(人工知能)と呼ぶようになり、徐々にビジネスの現場にも応用され始めています。

深層学習、AIで実現できること

深層学習及びAIでは、適用対象によっては機械学習以上のパフォーマンスを発揮する場合が多く、また、適用範囲も徐々に広がりを見せています。
一番適用例が多いのが、囲碁を始めとしたボードゲームやテレビゲームなどでハイスコアを出す例です。これらを幾度と無くプレイさせて、人間のアマチュア~トッププレイヤーを超えるようなの結果を出すことも現実となっています。また、自動車の自動運転の分野でも実験段階で人が運転するより安全な場合もあることが確認されています。
これらを実現するために Google Cloud Platform では、Cloud Machine Learning や Cloud Dataproc 、 Cloud Datalab といったサービスが用意されています。

機械学習と深層学習の関係性

機械学習と深層学習はともに共通して、ビッグデータから法則やルールを見つけ出すという特徴を持っています。しかし、構築コストや運用コストの違いから、実現したいことによって使い分ける必要があります。ここでは、機械学習と深層学習を比較してどのような違いがあるのかをご紹介します。

機械学習と深層学習の違い

ビッグデータから機械学習で学習を行う際には、人が何を学習するかというのを予め定義する必要があります。一方で、深層学習では学習する事柄も自分自身で見出して動作をするという違いがあります。
このような特性から、機械学習では学習の方向性を人が思い通りにコントロールがし易いですが、深層学習では場合によって思わぬ方向に学習が進む可能性があり、何をビッグデータとして与えるかをよく熟考する必要があります。

機械学習と深層学習の使い分け

機械学習は複雑な問題には適用しづらい特徴がある一方で、計算コストが低い場合が多く、深層学習と比べて早く学習が完了する場合が多いので、比較的簡単な問題に適用することで素早い分析が可能となります。
また、機械学習では対応しきれない複雑な問題に対しては、深層学習を適用するという使い分けをすることができます。

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