• 国立大学法人電気通信大学と電気通信大学発ベンチャー企業の連携によるプログラミング教室

機械学習について 機械学習は知っている方が多いとは思いますが、AIが与えられたデータを認識し、 法則性を見つけ出していくという技術です。 つまり、1から10の情報をこちらから与えるのではなく、 ある程度(AIが学習できる当たりまで)情報やコードを与えることで、 AIが頑張って勉強するということです。 これができると何がいいかというと、AIが勝手に情報を判断、処理してくれるようになることです。すると、みなさんが知っている画像認識などの とても便利な機能を作り出すことができるようになるのです。   深層学習との違いは? 深層学習(ディープラーニング)という単語を聞いたことがある方も多いと思います。こちらは、実は機械学習の進化系なのです! 何が違うかというと、学習する時に使う手段、方法が違います。 抽象的に言ってしまうと、 機械学習は、学習する条件を指定して学習させているのに対して、 深層学習は、学習する条件すら学習させているという違いがあります。 では、具体例を見てみましょう。   ~具体例~ 犬と猫を見分けるプログラムをAIで作りたい! 機械学習 AI:猫と犬を見分ける条件はなんですか? 人:見分ける条件として、 ・ネコひげがあるかないか ・爪があるかないか ・耳が△かそうでないか にしましょう! さあ、画像をたくさん見て学習して下さい! 深層学習 AI:猫と犬を見分ける条件はなんですか? 人:見分ける条件?画像をみて頑張って探して学んで下さい! AI:(・ω・)   といった具合になります。 要するに、深層学習は機械学習よりも自分で学ぶ要素が多く、より人の手を離れた AIということになります。もちろん、機械学習よりも人の手を離れ、学んでいるので、目的とした内容を逸脱してしまう可能性もあります。 (判断条件をもし色にしてしまったら?黒いネコも犬もいて大変なことに…) なので、一概に超便利!ってわけではないですが、有効的に使えればかなり便利です。 今回は機械学習と深層学習の違いについて触れましたが、 今後こうした技術はもっと広がりをみせ、もっと日常の中で目にすることが 増えていくと思います。意外とおもしろそーとか思ったら、 学んでみて、実際に作る側に回ってみるのも面白いかも… では今回はこのへんで。]]>