DXトレンド⑧ ― 機械学習 ―

今回のDXトレンドのコラムも最終回を迎えました。
前回、データ分析を採り上げましたが、データ分析の結果によって判別を機械学習によって行う、所謂AIについて解説します。

■まずは特徴量
特徴量とは、対象の特徴が数値化されたもののことを指します。
人間の顔認識を行う際の特徴量を表すイメージとして、顔に蜘蛛の巣のようなメッシュがかかったようなものをご覧になることがあると思います。その中で、目の間隔などが特徴量の１つになるわけです。この特徴量の項目が多くなればなるほど、認識精度が上がることになるのです。また、日本人に向けた顔認識のエンジンをそのまま外国に持っていっても、日本人と同様の精度が出るとは限りません。その人種に応じた顔の特徴量なども取り込まないと、高い精度を実現できないわけです。

■改めて、機械学習とは？
機械学習とは、システムがデータから学習することを可能にするAIの形式です。
判別を判断するアルゴリズムがトレーニングデータを取込んで、そのデータを基にしてさらに正確な判別を行うことを学習します。その結果、機械学習によって獲得された判別機能（関数）に入力すると、出力としての判別結果が得られることになるのです。

■機械学習の１つであるディープラーニング
ディープラーニング（Deep Learning）では、特徴量を自動で学習する点にあります。そのためディープラーニングは、複雑な非構造データを用いる際に利用されることが多く、「音声認識」「画像認識」「自然言語処理」などの分野に適用されています。
ディープラーニングは、元々人間の脳を模したニューラルネットワークから議論が始まっており、特に2006年にネットワークの多層化、そして層と層の間の変換における重みづけの調整などの実現により、現在に至っています。
この「ディープ」という言葉は、ニューラルネットワークの隠れ層の数について言及しています。

■最後に
データ分析、ディープラーニングに関する研究開発、並びに実用化は、まさに現在、産学含めて百花繚乱の状況になっています。例えば、現在の株の売買に関しても、実際のトレーダーによる取引ではなく、AIによる株価予想に基づいたシステムによる取引も行われてきているのはよく知られています。
さて、皆さんは今後、DXをどのように活用されたいと思うでしょうか。今後、ビジネスへの活用もますます広がると思われますが、自分自身では密かに、自分自身を客観的に捉えるために使ってみたいと考えたりしています。

日進月歩の技術革新が続いています。また、お会いできる機会を楽しみにしています。