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公開日:2020.10.20 

ディープラーニングでできることまとめ

機械学習

「ディープラーニングで何ができるの?」
「ディープラーニングでできないことってあるの?」
こういった疑問に答えていきます。

✓本記事の内容
・ディープラーニングと機械学習の違い
・ディープラーニングでできること
・ディープラーニングでできないこと
・ディープラーニングを学ぶ方法

この記事を読めば、ディープラーニングでできること、できないことを知ることができます。学ぶ方法まで解説していくのでぜひご覧ください。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングは、数ある機械学習の一つです。

ディープラーニングと機械学習の共通点として、たくさんのデータを学習することで特徴を抽出し、認識や予測を行うということがあげられます。

ディープラーニングと機械学習の違いを簡単に言うと、自動か手動かの違いです。詳しく説明すると、通常の機械学習では、画像から手動で特徴を抽出し、画像内の物体を分類するモデルを作成します。

その一方で、ディープラーニングは、特徴の抽出からモデルの作成までをすべて自動で行なってくれるのです。また、機械学習と違い、データが増えて行くにつれ、精度が向上していくというメリットもあります。

ただ、初期段階では、たくさんのデータが必要であったり、学習させるための費用が高くなるなどのデメリットがあるのも事実です。

まとめると、ディープラーニングは、機械学習の中でも大きく成長している技術であると言えます。

ディープラーニングでできること

数ある機械学習の中でも、大きく成長しているディープラーニングですが、いったいどのようなことができるのでしょうか?

結論から言うと、大きく分けて「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「異常検知」の4つのことができます。

では、それらについて深掘りしていきます。

画像認識

画像認識とは、画像に写っているものの特徴を分析し、何が写っているのかを識別する技術のことです。

たくさんの画像データから対象となるものの特徴を学習させ、確率として識別できるようになるのですが、その学習方法としてディープラーニングがとても注目されています。

注目されるようになった理由は、ILSVRCという画像認識技術を競う大会でのディープラーニングの活躍です。2012年には、大差での圧勝。2015年には、人間の認識性能を超えました。

現在でもさらに成長を重ね、様々な分野で活躍しています。

音声認識

音声認識とは、音声データをテキストに変換する技術のことです。音声認識は、音響分析や音響モデル、発音辞書、言語モデルのプロセスを経て、認識が行なわれます。

この音声認識にディープラーニングを用いることで、音響モデルから言語モデルまでが1つのニューラルネットワークで実装されます。

具体的に言うと、言語モデルに「僕は勉強を」と入力すると、次に続く可能性が高い、「する」「しない」といった単語を自動的に予測するということです。

音声認識の事例としては、GoogleやAmazonによって販売されているスピーカーなどがあげられます。ボタンを押したり、テキストを入力しなくても、スピーカーに話しかけるだけで作動してくれるのです。

このように音声認識の分野でも、たくさんのデータを学習できるディープラーニングは活躍しています。

ニューラルネットワークについて詳しく知りたい方はどうぞ↓
ニューラルネットワークってなに?AIの学習の仕組みを学ぼう

自然言語処理

自然言語処理とは、人間が日頃から使っている自然言語をコンピュータに処理させる技術です。簡単に言うと、AIが人間の心や行動を理解するための技術であると言えます。

「AIは人間の心を理解することができない」と多くの場所で言われています。確かにまだ理解できないことが多いです。しかし、現在、人間がよく使う曖昧な言葉を理解できるように開発が進められているのです。

実際に、ディープラーニングを使った翻訳システムでは、似ているが意味の異なる2つの単語を正確に訳すことができるようになっています。

具体的には、「値段が高い」「身長が高い」など同じ読み方で、違う意味を持つ言葉がある文章も正確な言葉で翻訳できるようになったと言うことです。

ディープラーニングで人間の心や行動を理解する日も近いかもしれません。

異常検知

異常検知とは、データの集まりの中で、他のデータと比べて異なる動きをするデータを検知して、識別するための技術です。代表的な手法としては、「外れ値検知」「異常部位検出」「変化点検値」というものがあります。

主に、クレジットカードの不正利用やシステムの異常など、人間では認識が難しいような異常も検知することが可能です。

ただし、導入するためには、大量の高精度データやシステムへの理解などが必要不可欠になるでしょう。

ディープラーニングでできないこと

ディープラーニングにできることは多くありますが、できないこともあります。それは、大きく分けると2つあり、「話し手を分離すること」と「データのないものを予測すること」です。

では、深掘りして解説していきます。

話し手を分離する

ディープラーニングは、まだ話し手を分離することができていません。つまり、複数人が会話している音声を分離して聞き取ることができないということです。

1人が話すスピーチなどであれば、かなり高い精度を実現しているのですが、複数になると難しいようですね。

話し手を分離すること以外の自動運転や翻訳システムの精度もまだまだ開発中ですから、これからの成長に期待しましょう。

データのないものを予測する

ディープラーニングはデータのないものを予測するということができません。なぜなら、ディープラーニングは、大量のデータを学習して、特徴を分析し、予測するからです。

また、データが不足することで予測の精度が落ちてしまうことがあります。

あくまでもディープラーニングは、過去のデータから予測するだけです。未来のことは予測不可能ということになります。

そのため、新しく何かを生み出すという能力に関しては、人間を上回ることはないでしょう。

ディープラーニングを学ぶ方法

ディープラーニングはできることが多く便利なものであることが分かったと思います。そこで、ディープラーニングを学ぶためにはどうしたらいいの?という疑問が出てきそうです。

ここでは、ディープラーニングを学ぶ方法について解説していきます。

書籍で学ぶ

ディープラーニング関連の書籍は販売されており、どれも有益なものばかりです。まずは、入門者向けの本を読んでみて、そこから、専門的な知識を深めていくのが良いと思います。

どんな本を選ぶかはこちらの記事を参考にされてください。
ディープラーニングについて学べるおすすめの本は?

動画で学ぶ

最近は、youtubeなどで有益な動画がたくさん公開されています。書籍では、全然理解できない方でも、動画であれば理解しやすいのではないでしょうか?

このような動画があります。
他にもたくさんあるので探してみてください。

オンラインスクールで学ぶ

「書籍や動画で独学するのはしんどいよ…」という方はオンラインスクールに通うことをオススメします。

オンラインスクールは、色々ありますが、有名なものでいうとTechacademy(テックアカデミー)がありますね。

Techacademyでは、AIコースというものが受講できますし、オススメです。無料体験もあるので試しに体験するのもいいでしょう。

まとめ

ディープラーニングでできることは大きく分けると4つあり、それぞれ「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「異常検知」です。

また、できないことは2つあり、それぞれ「話し手を分離すること」と「データのないものを予測すること」となります。

これから、成長が加速していくであろうディープラーニングを学び、最先端の技術の恩恵を受けましょう。

最後までご覧いただきありがとうございました。

 

 


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