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更新日:2017.03.16

【簡単3ステップ】 初心者でも分かるAI(人工知能)の作り方

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

こんにちは、AI研究所のマサミです。

今回は、初めての方でも分りやすいように、AI(人工知能)を作る手順を紹介したいと思います。
AI(人工知能)を作成する手順は大きく分けて3つのステップがあります。

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機械学習に必要なデータを集める

機械学習を行うためには膨大なデータが必要になります。
最近ビッグデータが重要視され、様々な企業が資金を投資しビッグデータを集めている理由の一つが機械学習に利用するためです。

では、機械学習に必要なデータはどれくらい必要で、どのように集めればいいのでしょうか?

まず、必要となるデータの数ですが、これは人工知能の用途によって変わってくるため一概にこれだけのデータがあればOKというふうに断定することができず、現状は人間が推測するしかありません。

例えば、銀行の融資の審査ができる人工知能サービスを作りたいとした時に「5,000人くらいの過去の融資審査のデータがあれば精度の高い人工知能が作れそうだな」とか、「20〜30人だと少なすぎるだろう」みたいな感じです。

その他にも、人の顔を識別するような人工知能を作りたい場合は100,000人くらいの写真があればいいかなとか、自分の顔だけ認識できればいいのであれば、100〜200通りの写真でいいかなといった感じで大体は予測がつくかと思います。

続いてデータの集め方についていくつかご説明します。

まず一つ目は、動画から画像データを集める方法です。
動画は画像データをパラパラマンガの要領で動かしアニメーションにした物なので、例えば、30分の動画でフレームレートが30fpsだと、54,000枚の画像データを集めることができます。

このように、動画から画像データを集めディープラーニングを用いて機械学習を行った事例として「Googleのネコ」というものがあります。

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Googleは1週間にわたってコンピューターにYouTubeを見せ、コンピューターに猫の写真を識別することを学習させることに成功しました。
この研究成果のすごいところは、事前に「猫」のラベル付けをした画像をコンピューターに与えることなく、コンピューター自身が、YouTubeの画像から猫がどういうものかを知ったことです。

二つ目のデータの集める方法は媒体を使う方法です。
ビッグデータを集める媒体として最近よく目にするものが「Pepper」です。
Pepperを作った林さんは、「Pepperはたくさん展開することでビッグデータを収集し知性を獲得するためのプラットフォームであり、未来を築く上での礎」だと語っています。

Pepper

その他にもいろいろな媒体でビッグデータを収集することができます。
例えば、監視カメラやもしかしたら皆さんが普段利用されているSNSや検索エンジンなどもビッグデータを集めているかもしれません。
こういった媒体を使ったデータ収集にはIoTやセンシングの技術が重要になってきます。

三つ目はWebサービスを利用する方法です。
例えば画像データであればGoogleの画像検索で大量に取得することができます。
もちろん一枚一枚保存していては日が暮れてしまいますが、アプリを使うことで一括でダウンロードすることもできます。
その他にもTwitterのAPIで今までのツイートを取得することができたりと、Webにはたくさんのビッグデータが眠っています。
インターネット上のデータをうまく利用するのが一番お金のかからない方法かもしれませんね。


機械学習させてAIの「学習済みモデル」を作る

機械学習をさせるためのツールは既にいくつも開発されています。
以前の記事で紹介したAzure ML(プログラミング不要!? AI(人工知能)の作り方【Azure ML – 機械学習】)やapi.ai(【プログラミング不要】Siriのように会話ができるAI(人工知能)の作り方)などがその一つです。

機械学習ツール一覧
・Azure ML(Machine Learning)
・Amazon Machine Learning
・Google Prediction API
・api.ai
・Orange
・TensorFlow
・Chainer
・Caffe
・DeepDream
・scik it-learn
・Jubatus
・mahout
・Spark MLlib

上記の中で初心者におすすめなのが、Azure MLです。
Azure MLはプログラミングを書く必要がないためプログラミングの知識がない方にもおすすめです。
また、クラウド上で学習を進めてくれるため、自身のPCのスペックに依存しないのも魅力的です。

Azure MLの使い方については、私たちが開催しているAI(人工知能)入門セミナーでも学ぶことができます。ご興味のある方は是非ご参加ください!


AIのモデルをプログラミングを使ってサービスに組み込む

機械学習が完了したAIを利用するためには、サービスに組み込むためのプログラムが必要となってきます。 例として、画像を認識できるような人工知能のサービスを作る場合に必要なプログラムを図式化してみました。

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青色の矢印をプログラミングします。

また、作成したAIの「学習済みモデル」をWebにアップロードし、APIを用いて利用する方法もあります。その場合は、API keyなどを利用してAPIを呼び出すプログラミングが必要です。

プログラミングの知識がない方はここが挫折ポイントとなることが多いですが、そんな方々のために今後、プログラミングのセミナーを開催する予定です。

楽しみにしていてください!

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AI研究所 研究スタッフ
通称:マサミ
アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。

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