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【説明できる?】AI・機械学習・ディープラーニングの違い【ディープラーニング説明 編】

こんにちは、ProgLearn;編集部です。

今日でこのシリーズは最後になります。

過去の記事はこちら

では早速概念の復習をしましょう。

AI>機械学習>ディープラーニング

・AIが最も広義の意味を持った言葉

・機械学習はAIの一部の機能を説明する言葉

・ディープラーニングは機械学習の一部の機能を説明する言葉

出典:https://markezine.jp/article/detail/29471

ディープラーニングとは

ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。

AIの急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。近年開発の進んでいる自動運転車においてもカギとなっているのは、ディープラーニングです。停止標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするのも、ディープラーニングが可能にしている技術と言えます。

また、電話、タブレット、テレビ、ハンズフリースピーカーなどの音声認識にも重要な役割を果たしています。近年ディープラーニングが注目を集めているのには理由があります。それはディープラーニングが、従来の技術では不可能だったレベルのパフォーマンスを達成できるようになってきているからです。

https://jp.mathworks.com/discovery/deep-learning.html

では近年なぜAI、特にディープラーニングが着目されているのでしょうか。

それは”精度”が上がったからです。

ディープラーニングが最初に理論として登場したのは1980年代ですが、近年になって注目を集めるようになったのには2つの理由があります。

  1. ディープラーニングには大量のラベル付けされたデータが必要です。例えば、自動運転車の開発には数百万の静止画像と数千時間の動画が必要となります。これまでは、近年のように大規模なデータを入手することが容易ではなかったため、今ほど高いレベルの認識精度を実現できていませんでした。
  2. ディープラーニングには高度なコンピュータの処理能力が不可欠です。高性能なGPUは、ディープラーニングに効率的な並列構成になっています。GPUをクラスターやクラウドと組み合わせることで、これまでは数週間を要したネットワークの学習時間を、数時間以下にまで短縮することができました。

現代では様々な分野で活用されています。

自動運転:自動車の研究者はディープラーニングを使い、一時停止標識や信号機のようなものを自動的に認識させています。さらに、歩行者検知にも使われており、事故の減少に役立てられています。

航空宇宙・防衛:ディープラーニングは衛星から物体認識・物体検出を行い、地上の部隊が安全なエリアにいるかどうかを判断するために使われています。

医療研究:がんの研究者はディープラーニングを使い、自動的にがん細胞を検出しています。UCLAの研究チームは、ディープラーニングの学習に必要な高次元のデータセットを作成する高精度な顕微鏡を構築し、正確にがん細胞を見つけ出しています。

産業オートメーション:ディープラーニングは重機の周辺で業務を行う作業者の安全性向上に役立てられています。人や物が機械の危険域内に侵入した場合、これを自動的に検出することができます。

エレクトロニクス (CES):ディープラーニングは、自動の音声翻訳に使われています。例えば、人の声に反応し、人の好みを学ぶことができるホームアシスタントデバイスには、ディープラーニングの技術が活用されています。

以上でディープラーニングの説明は終わりです。

なんとなくでもわかっていただければ嬉しいです。