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公開日:2020.11.26 

ディープラーニングのアルゴリズムまとめ

AI(人工知能)の知識

「ディープラーニングにはどんなアルゴリズムがあるの?」
「ディープラーニングの活用事例を教えて欲しい」
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のアルゴリズムまとめ
・ディープラーニングの活用事例

この記事を読めば、ディープラーニングのやアルゴリズムを理解することができます。具体例をまじえつつ、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のアルゴリズムまとめ

ディープラーニングのアルゴリズムで代表的なものは4つあり、それぞれCNN、RNN、LSTM、GANと呼ばれています。他にもあるのですが、今回はこの4つのアルゴリズムについて解説していきます。

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)

CNNとは、画像認識の分野で使用されるニューラルネットワークのことです。物体検出、領域推定、転移学習でも使われています。

畳み込み層とプーリング層が交互に多数組み込まれることで構成されています。

畳み込み層では、ラベル付けされた画像を分割して、計算します。そして計算結果の特徴を特定し、抽出するのです。プーリング層では、畳み込み層で抽出された特徴を圧縮し、不要な部分をカットします。

この一連の流れで画像認識が行なわれているのです。

RNN(Recurrent Neural Network)

RNNは、系列データの分析を得意とするニューラルネットワークの一つです。系列データとは、連続した値で記録されたデータのことを指し、主に時系列データや音声データなどがあげられます。

出力側から入力側へのフィードバックがあります。これにより、時系列を考慮できるようになり、高い性能を得ることができるのです。また、構成と入力、出力によっては様々な機能を実現することができます。

しかし、RNNは長時間のデータを使用すると様々な問題が生じるため、短時間のデータしか処理できないという問題があります。

LSTM(Long Short Term Memory)

LSTMは、RNNを拡張したシステムです。

先ほど述べたとおり、RNNには長時間のデータを処理できないという問題がありました。しかし、LSTMでは、それが可能になっています。

なぜ長時間のデータを処理できるようになったのかというと、LSTMでは、重要なデータを残しつつ、不要なデータを削除することができるからです。

GAN(敵対的生成ネットワーク)

GANは、敵対的生成ネットワークというニューラルネットワークのことです。大量の画像データから特徴を学習し、まだ存在しない新しい画像を作成することができます。

また、画像以外にもアニメやゲームのキャラクターを学習させれば、新しいキャラクターを作成できるというように高い性能が特徴です。

アルゴリズムは、下記のような動画でも詳しく学ぶことができます↓

ディープラーニングの活用事例

ここでは、ディープラーニングの活用事例を各業界ごとに紹介していきます。

自動車業

ディープラーニングは自動運転の研究で活用されています。特にNVIDIA社の取り組みには注目です。

NVIDIA社は、ディープラーニングの判断材料として、ドライバーが運転しているときのカメラ映像のデータのみを使用するという特徴を持ちます。
*他社は、レーダーなどのセンサー情報を使用している。

また、Nauto Japan合同会社では、ドライブレコーダーの「ナウト」を既に開発しています。この「ナウト」の特徴は、脇見運転の警告機能やあおり運転を検知して警告する機能が搭載されていることです。

現代は、脇見運転やあおり運転による事故が多発しており、社会問題となっています。ディープラーニングを活用すると、そういった問題を解決することができるのです。

医療

ディープラーニングは、医療や介護の現場でも活用されており、診断の正確性は人間を上回ることもあると言われています。

サンフランシスコにあるEnlitic社は、肺に存在する悪性腫瘍を検出するシステムを開発しました。ディープラーニングに悪性腫瘍に関する多くの画像データを学習させたところ、放射線技師よりも正確に肺がんを検出できるようになったのです。

また、オリンパス株式会社により開発された「EndoBRAIN-EYE」というソフトウェアは、大腸を内視鏡で検査しているときの病変検出用AIとして初めて薬事法による承認を受けました。

このように、ディープラーニングを活用すると私たちの健康や命を守ることもできるようになったのです。

製造業

ディープラーニングは、製造業の現場でも活用されており、主に不良品の判別に活用されています。

日本でも株式会社ブレインパッドから、キューピー株式会社がディープラーニングを活用して食品への異物混入や不良品の検出精度を高めるサポートを受けました。

また、武蔵精密工業は、検品作業の自動化に課題をかかえており、その問題を解決するためにABEJAと協業して検品の自動化実験を行ないました。その結果、良品と不良品を検出する学習済みモデルを構築することに成功したのです。

このように、今までは時間がかかっていた不良品の検出作業もディープラーニングを活用することで、効率よく行なうことができるようになります。

農業

ディープラーニングは、農業の分野にも活用されています。

Descartes Labsは、衛星から撮影された地球の画像から、地球全体の農業の調査をおこない、その情報を農業をする人たちに販売しています。

この情報を処理するときにディープラーニングが活用されるのです。ディープラーニングを活用することで、農作物の状態や生産量を予測できると言われています。

また、株式会社スマートロボティクスは、自動走行型アームロボットの開発をしています。このロボットにより、ミニトマトを自動収穫するのですが、収穫の速さがものすごいようです。他にもディープラーニングならではの技術で、ミニトマトのサイズや成長レベルも判断できます。

このように人手が不足している農業分野においても、ディープラーニングは活躍しているのです。

金融業

ディープラーニングは、金融業でも活用されています。

日本では、三菱UFJ銀行が「バーチャルアシスタントChatサービス」を導入したことがあげられます。これにより、投資信託の相談を自動でおこなうサービスを展開しています。

また、本格的に進んでいるケースは少ないのですが、融資審査や与信審査など、さまざまな審査をディープラーニングを活用しようという動きが強まっています。

予測結果の根拠が曖昧になったり、十分な学習データを用意することが難しいと言った理由から、先にはなりそうですが、そういった日が来るのは間違いないでしょう。

このように、金融業でもディープラーニングは活用されています。

まとめ

今回は、ディープラーニングのアルゴリズムについて解説し、実際の活用事例について紹介しました。

ディープラーニングは、様々な分野で活用されており、これからも発展していくと思います。今のうちからディープラーニングに関する知見を深めておくと将来に役立ちそうですね。

最後までご覧いただきありがとうございました。

もっと学習したい方はこちらをどうぞ↓
ディープラーニングについて学べるおすすめの本は?


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