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シリーズ〜人工知能とは〜4話目 「人工知能」を発展させた2つのシステム①

人工知能(AI)」というものは、人と同じような知能、振る舞いをする仕組み、システムと考えます。そして今までのプログラムシステムとくらべて、より人らしく(考えているような)した仕組みが前回紹介した「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」です。
下の図のように、「機械学習」の中に「ニューラルネットワーク」があり、それを活用したものの一つに「ディープラーニング(深層学習)」があります。つまり、「ディープラーニング(深層学習)」は「機械学習」の一つになります。
図1
では、「機械学習」とはどんな仕組みでしょうか?前回、前々回にりんごを例に使ったので今回もりんごで話を続けます。下の写真を見て左がりんご、右はりんごではない(バナナです)ですね?
りんごばなな
 
では、こんどはいかがでしょう?左はりんご、右はりんごではない(実はなしです)ですよね。
りんごなし
我々人間は、りんごかそうでないかは特徴を覚えていて、それをもとに判断しています。コンピュータも特徴をデータとして入力しておけば、それをもとに判断できます。でも、たくさんの画像を「りんご」と「りんごではない」グループに分けようとするとき、今までのプログラムだと、画像の情報を一つ一つ入力しなければなりませんでした(前回お話ししましたね)。考えただけでも大変です :b12:
しかも、そこまで苦労をしてデータを入力しても、今まで入力したことのないデータ(つまり別なリンゴの画像)を示したとき、判断してくれない可能性があります。こんなことを繰り返していては切りがありません :c13:
さて、もしたくさんの画像をコンピュータに示すだけで、適切にグループ分けができたらどうでしょうか?とても便利ですよね?そこで、そのような仕組みが考え出されました。それが、その「分け方」を自動的に学習させる方法「機械学習」です :c12:
 
機械学習」の方法では、たくさんのデータを示すこと(画像を見せるとか)で、「特徴」を見つけ出し、その「特徴」をもとに「分け方」をコンピュータが自動的に学びます。そうすると、新しい未知のデータ(写真)を示しても、今までのデータをもとに、それがなんであるか判別(予測)ができるようになります :c14:
図2
例えば最初はこの図のようにあまり、明確にグループ分けができないかもしれません。でも、データ(画像)を増やしていくと・・・・
図3
だんだんとグループ分けができていって・・・
図4
このようにグループ分けができ、あたらしく別なりんごの写真をしめすと、「りんご」のグループに判別できるようになる。これが「機械学習」の仕組みです :a7:
りんご2
 
図5
大阪ハイテクではこの「機械学習」も学びます。
 
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