AI(人工知能)のアルゴリズムを徹底解説

AIについて学習していると、必ず目にするのがアルゴリズムでしょう。
アルゴリズムはコンピュータの計算方法のことですが、これはあくまでも簡単な説明であり、実際はもっと複雑で難しいです。

そんなアルゴリズムですが、AI開発には欠かせません。
AI開発を目指す方や正しい知識をつけたい方なら、避けては通れない道です。

記事では、難しいAIアルゴリズムについて簡単に解説します。
ぜひ最後まで読んでください。

アルゴリズムとは?

よく目にする単語ながら、その実態が上手くつかめていないのではないでしょうか。
アルゴリズムとは、数学的な手順や計算方法のことです。

コンピュータは、人間ができない膨大な計算やデータ処理を瞬時にしてくれます。
それを可能にするのがアルゴリズムなのです。
つまり、アルゴリズムとはコンピュータが使う計算手順のことになります。

私たちが計算をする上で、足し算や掛け算など様々な方法を活用するのと同じように、アルゴリズムにもいくつか種類があります。
そして、コンピュータは答えを出すのに最適なアルゴリズムを使います。

どのアルゴリズムにも通じる考えが、新たな問い(インプット)に対する適切な答えを予測することです。
コンピュータが答えを予測するための方法と考えておけば問題ありません。

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なぜアルゴリズムがAI開発において重要なのか?

アルゴリズムとAIは切っても切り離せない関係にあります。
AIとは、自ら学習を行い賢くなれるコンピュータのことです。

AIが行う学習を「機械学習」と呼び、コンピュータは膨大なデータの処理や分析を行う中で、パターンや特徴を発見します。
発見したパターンを新たな課題と比較して、答えを推測するわけです。

それが可能なのは、アルゴリズムが膨大なデータ処理を行えるからです。
アルゴリズムがあることで機械学習を行え、AIの核となるモデル構築ができます。

要するに、アルゴリズムにはAIが規則やパターンを表現するためのモデル構築する役割があるということです。
機械学習の根幹を担う技術なのです。

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AIアルゴリズムの種類

アルゴリズムの種類

アルゴリズムの種類は無数にあります。
しかし、AI開発におけるものだけ見ると、大きく3つに分けられます。
ここからは、その3種類についてご紹介します。

1:分類

分類アルゴリズムは、教師あり学習の一部です。
与えられたデータを、種類や特徴に応じて分類します。
例えば、犬の写真と猫の写真を学習させて犬の写真を見せたときに、AIが犬と分類できるようにするためのアルゴリズムです。
分類アルゴリズムの典型例が、スパムメールかどうか判断することです。

2:回帰

回帰アルゴリズムは、人気の教師あり学習です。
過去に学習したデータに基づいて、コンピュータが特定の結果を予測できるようにすることです。
例えば、過去のデータから株価の予測や天気予報などに使われるアルゴリズムです。

3:クラスタリング

クラスタリングは、教師なし学習です。
データの中から類似性を見つけて、グループ分けするアルゴリズムです。
例えば、動画配信サービスやオンラインショッピングのレコメンド機能には、クラスタリングが活用されています。
特定の商品を購入した人の行動パターンをグループ分けしているのです。

アルゴリズムの抱える大きな問題

AIの発展の陰の立役者は、間違いなくアルゴリズムです。
そのおかげで、膨大なデータ計算が可能となり、精度の高いAIを開発できるようになっています。

しかし、マサチューセッツ工科大学の研究チームがアルゴリズムが大きな問題に直面していると発表しました。
その問題とは、膨れ上がった計算量です。

この数年で、AIが行う計算量はずっと多くなっており、今のアルゴリズムで対応するにはコストがかかりすぎています。
一週間アルゴリズムによるAI計算を利用するために、数千万円かかることもあります。

コストが高いため、企業はアルゴリズムを導入できません。
それどころか、科学者たちが計算コストのせいで、アルゴリズムを試せないこともあるのです。

今後のAIの発展には、アルゴリズムの効率化が必須と考えられています。
もしかすると、これから数年間は発展スピードが緩やかになるかもしれません。

AI(人工知能)の作り方を簡単に解説

AIの作り方

AIを作るためには、専門知識やプログラミング技術が必要です。
そのため、本格的に作りたいならセミナーやITエンジニア向けの短期セミナーに申し込むのがおすすめです。
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ここからは参考までに、AIを作る大まかな流れを解説いたします。
細かな部分は省いていますが、実際に開発する際は、これから紹介する流れを意識してください。

1:まずは目的を作る

AI開発の第一歩は、目的を設定することです。
「何を成し遂げたいのか」や「どんな問題を解決したいのか」を考えましょう。
目的を作ることで、開発に必要なアルゴリズムやデータ、学習などが判明します。

2:データを集める

AIを開発するには、質の良い膨大なデータが必要不可欠となります。
どんなに優れたアルゴリズムがあっても、質の悪いデータを分析させては良いAIは開発できません。
出来を左右するので、データ集めは丁寧に行う必要があります。

3:アルゴリズムを選ぶ

記事で見てきたように、分類やクラスタリングなど様々な種類のアルゴリズムがありました。
数ある中から、初めに立てた目的や問題を解決できるものを選びます。

4:AIをトレーニングする

アルゴリズムが決まったら、質の高い膨大なデータをインプットして、コンピュータに学習させましょう。
これがモデル構築となります。

例えば、ラベリングした大量の写真データを学習させることで、コンピュータは写真に写っている対象を判断できるようになります。

AIトレーニングにおいて重要なポイントは、極めて高い精度を実現することです。
そのためにも、精度が下がりそうなシチュエーションの想定もして、細かに学習させることが必要です。

簡単ではありますが、AIを作る基本の流れを紹介しました。
4つのステップはどれも重要ですが、特に大切なのが目的作りです。
AIはあくまでも課題解決のツールであり、適切な現状分析をして、目標を決める必要があります。

AI開発にはプログラミングが欠かせません。
プログラミング言語はたくさんあるので、どれを選ぼうかと迷うと思います。
もし迷ったら、Pythonを検討してみてください。

Pythonには豊富なライブラリやフレームワークがあるため、AI開発にかかる時間を短縮化できます。
また、入門者でも学びやすく、実際に多くのエンジニアがPythonを選んでいる実績があります。

まとめ

アルゴリズムはコンピュータの計算方法を示します。
コンピュータがアルゴリズムを駆使して、膨大なデータの処理と学習を行うことで、モデル作成が行えるのです。

少し難しいですが、アルゴリズムはAIを開発する道具のひとつと覚えておくといいでしょう。
アルゴリズムの種類はたくさんあるので、AI開発の際は適切なものを選ばなければいけません。
普段からアルゴリズムの種類を意識して、サービスやアプリを利用するのもおすすめです。

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