AI技術のトレンドであるディープラーニング。その特徴とは?

最近、業種業界を問わず様々なシーンでAIが活用されています。教育とテクノロジーを融合させたエドテック、人事と組み合わせたHRテック、金融と組み合わせたフィンテック、Amazonなどのレコメンド機能やSiriなどの音声認識アプリ。今や僕たちの生活はAIなしでは考えられないほど浸透してきています。今回はAI技術の大きな神進歩のきっかけとなったディープラーニングの基礎についてグロービス学び放題の講座から学んでいきます。

この講座で分かること

  • これまでの機械学習と異なり、そのデータの特徴をAI自身が発見してパターンを認識出来るようになる。
  • ディープラーニングは、人間の脳神経の仕組みであるニューラルネットワークを模倣して開発されたもの。
  • 予測は100%ではなく、与えるデータの内容によってはAI自身がバイアスをかけてしまうこともあるので注意。

こんな方にオススメ

  • ディープラーニング、いまさら聞けないけどしっかり基本は理解したい。
  • 自分たちの身近なAIがどのような技術で支えられているのか知りたい。
  • ビジネスのトレンド情報の基礎を理解したい。

講座のポイント

  • ディープラーニングは機械学習の一種でこれまでの技術を発展させたもの。
  • この技術の誕生により、AIの認識や学習効率が爆発的に増大した。
  • これまでの機械学習は、人間がある特定のデータについて特徴をAIに事前に教え、その上で体調のデータを与えていく手法だった。
  • ディープラーニングは大量のデータから、自分自身で特徴を見つけ出して認識していくのでデータを与えるほど自ら成長して行くことが出来る。
  • 元々はニューラルネットワークという脳神経が情報を伝達するときに使用される働きを模倣して開発された。
  • 情報の始点から終点まで何回層にも分かれて情報処理されるため「ディープ」ラーニングという。
  • これらにより、前科のあるヒトの顔写真を元にその人を認識し、ウェアラブル端末を装着した警察官にアラートを鳴らす機能などが中国では発生しており、プライベートとの両立に気をつけられれば様々な生活スタイルを一変させる可能性を持っている。
  • その一方で、ディープラーニングによる弱点として、何故そのような結論に至ったのかの因果関係を説明する事が苦手、与えるデータの内容によってはAI自身にバイアスがかかる事がある。
  • 予測は100%ではないので、AIも間違える事を前提に全て鵜呑みにせす人間も考える事が大切。
  • 活用事例としては自然言語処理機能を用いた翻訳サービス、営業の販売予測、音声・画像認識サービスなど多岐に渡っている。

まとめ

講座の内容自体は10分程度で活用出来るため非常にお手軽に旬な技術情報に触れる事が出来ます。先日勉強したビッグデータと、今回の記事を併せて読むことで相性の良い技術同士の組み合わせによりより精度の高い予測や情報分析を行えるようになるはずです。

AIにどのような情報を与えるか、どのように活用していくのかを定義、実践、調達する人。導かれたデータの内容を分析し、対策を検討出来るような仕組みを作っていく人材というのがこれからしばらく社会に必要とされているのだと思います。

リンク

グロービス学び放題(ディープラーニング):https://hodai.globis.co.jp/courses/a939d28b

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