ディープラーニング

情報を整理して分析する際、分析対象の特徴をうまく捉える物差しを見つけることはとても大切です。この物差しを特徴量と呼びます。これまで、この特徴量は人々が積み重ねてきた経験や知識を基に作られてきました。しかし、扱う情報のタイプや分析の目的が複雑になってくると、最適な物差しを見つけるのが難しくなります。このような背景から生まれたのが特徴表現学習です。 特徴表現学習とは、機械学習の仕組みを使って、情報から自動的に特徴量を抜き出す技術のことです。これは、人が特徴量を作る手間を省けるだけでなく、人が見落としていた隠れた特徴量を見つけ出す可能性も秘めています。膨大な情報の海から、複雑に絡み合った関係性を捉え、より正確な分析を可能にする画期的な方法と言えるでしょう。 具体的には、画像認識を例に考えてみましょう。従来の方法では、画像の輪郭や色、テクスチャといった特徴量を人が定義し、それを基に画像を分類していました。しかし、特徴表現学習を用いると、機械学習モデルが大量の画像データを学習する過程で、ピクセルの組み合わせといった低レベルな特徴から、物体の形状や模様といった高レベルな特徴まで、様々なレベルの特徴量を自動的に獲得します。これらの特徴量は、人が定義したものよりもはるかに複雑で、かつ画像の分類に効果的な場合があります。 また、自然言語処理の分野でも、特徴表現学習は大きな成果を上げています。例えば、文章を単語の並びとして捉えるのではなく、単語の意味や文脈といった情報を反映した特徴量を自動的に抽出することで、文章の分類や感情分析といったタスクの精度が向上しています。このように、特徴表現学習は様々な分野で応用され、データ分析の可能性を広げる重要な技術となっています。大量のデータの中に埋もれた宝物を掘り起こす、まさに現代の錬金術と言えるでしょう。

人工知能、特に機械学習という分野では、コンピュータにたくさんの情報を覚えさせて、次に何が起こるかを予想させたり、ものの種類を見分けさせたりといった作業を行います。この作業を学習と呼びますが、学習のためには、覚えさせる情報を数字で表す必要があります。この数字のことを「特徴量」と言います。 たとえば、りんご、みかん、バナナを見分ける人工知能を作るとしましょう。この人工知能に、りんご、みかん、バナナの特徴をそれぞれ数字で教えてあげる必要があります。りんごの特徴として考えられるのは、色、大きさ、形、重さなどです。たとえば、「赤い」という色は数字で表せませんので、「赤い」を「１」と表し、「青い」を「２」と表す、といったルールを決めます。そして、りんごの色が「赤い」場合は「１」という数字を人工知能に教えます。 大きさも数字で表すことができます。ものの大きさを表すには、ふつう、直径や半径を使います。たとえば、りんごの直径が８センチであれば、「８」という数字を人工知能に教えます。形も数字で表すことができます。たとえば、「丸い」を「１」、「長い」を「２」と決めて、りんごの形が「丸い」場合は「１」を人工知能に教えます。重さも同じように、りんごの重さが１５０グラムであれば「１５０」という数字を人工知能に教えます。 このように、色、大きさ、形、重さを数字で表した「１」、「８」、「１」、「１５０」といった数字が、りんごの特徴量です。みかんやバナナにも、それぞれの色、大きさ、形、重さを数字で表して、人工知能に教えます。人工知能は、これらの数字、つまり特徴量を通して、りんご、みかん、バナナの特徴を理解し、これらの果物を見分ける方法を学習していきます。 特徴量は、人工知能の学習にとってなくてはならないものです。そして、人工知能にどのような特徴量を覚えさせるかによって、人工知能の賢さが大きく変わってきます。良い特徴量を選ぶこと、あるいは良い特徴量を作り出すことは、人工知能の研究における重要な課題の一つです。