AIにはディープラーニングが必要?仕組みや課題、活用方法等も紹介

日常生活でもAI技術を目にすることは増えてきているのではないでしょうか。近年、AIを成長させていくために、ディープラーニングという方法がよく用いられるようになってきました。本記事では、このディープラーニングの仕組みや役割、活用方法、抱えている課題について紹介していきます。 目次 1 AIの学習方法であるディープラーニングとは1.1 マシンラーニング(機械学習)1.2 ディープラーニング(深層学習)1.3 2つの学習方法の違い1.4 ディープラーニングが必要な理由2 ディープラーニングの仕組みについて2.1 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)2.2 GAN(敵対的生成ネットワーク)2.3 RNN(回帰型ニュートラルネットワーク)2.4 LSTM(長・短期記憶)3 AIとディープラーニングの活躍場所3.1 医療分野3.2 農業分野3.3 自動運転の運用3.4 AIスピーカーの普及4 ディープラーニングが抱える課題4.1 学習に膨大なデータが必要4.2 人の気持ちや感情の理解ができない4.3 ブラックボックス問題4.4 過去の学習はリセットされてしまう5 まとめ:様々な分野で活躍するAIとディープラーニングへの理解を深めましょう AIの学習方法であるディープラーニングとは AIの学習方法の一つにディープラーニングがあります。これは、近年のAI技術の発展に欠かせない学習方法です。ここでは、学習方法やマシンラーニングとの違いを見ながら、必要性を理解していきましょう。 マシンラーニング(機械学習) まず、データの法則性、重要度、意味づけ等の特徴をコンピューターに指示します。そして、指示されたデータをアルゴリズムに基づいて処理させ、学習していく仕組みです。 この学習の中心にいるのがモデルです。モデルは指示された入力データを処理して、結果を出力します。モデルに対してたくさんのデータを提供するほど精度の高い結果が出力できます。 ディープラーニング(深層学習) マシンラーニングを発展させた学習方法です。「ディープニューラルネットワーク」という人の脳神経回路をまねた多層構造アルゴリズムを利用して、特徴や組み合わせをAI自身が設定して学習していきます。 指示が無くても自動で学習するというところが特徴的です。しかし、出力された結果の精度を高めるためには膨大な量のデータが必要であり、読み

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oneplus編集部

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