機械学習 | ページ 16 | 新しいAI解説 +プラス

シーボウ：文脈から単語を予測

言葉の意味をコンピュータに理解させることは、長年の課題でした。人間は言葉の周りの文脈から意味を読み取ることができますが、コンピュータはそれが苦手です。そこで登場するのが分散仮説です。これは、ある言葉の意味は、その言葉と一緒に使われる他の言葉によって決まるという考え方です。例えば、「地球」という言葉について考えてみましょう。「地球」は「宇宙」「太陽」「月」「惑星」といった言葉と一緒に使われることが多いでしょう。これらの言葉は全て宇宙に関連する言葉です。つまり、「地球」と一緒に使われる言葉から、「地球」が宇宙に関連する言葉であることが分かります。同様に、「猫」は「ペット」「しっぽ」「肉球」「ニャー」といった言葉と、「犬」は「ペット」「散歩」「骨」「ワンワン」といった言葉と一緒に使われることが多いです。これらの言葉の出現傾向から、コンピュータは「猫」と「犬」がどちらも動物であり、ペットとして飼われることが多い生き物であることを理解できるようになります。このように、分散仮説は、言葉の意味を周りの言葉との関係性から捉えるという、人間の直感的な言語理解に近い考え方に基づいています。大量の文章をコンピュータに読み込ませることで、どの言葉がどの言葉と一緒に使われることが多いのかというパターンを学習することができます。そして、このパターンを数値化することで、言葉の意味をコンピュータが処理できる形に変換できるようになります。この技術は、自然言語処理と呼ばれる分野で広く活用されています。例えば、文章の類似度を調べたり、文章を分類したり、文章の意味を理解するのに役立ちます。また、機械翻訳や自動要約、会話ロボットなど、様々な応用が期待されています。つまり、分散仮説は、コンピュータに人間の言葉を理解させるための重要な一歩と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

虹色の強化学習：Rainbow

{虹のように美しい色の重なり合いを思い起こさせる「虹色」という名前を持つ深層強化学習の手法}についてお話しましょう。この手法は、まるで虹の七色が織りなす美しさのように、複数の要素を組み合わせることで、単独ではなしえない高い成果を生み出します。二〇一七年という、人工知能研究が大きく発展した年に開発されたこの手法は、七つの構成要素を巧みに組み合わせ、単独の要素を用いるよりも優れた性能を発揮します。この手法の土台となっているのは、「ＤＱＮ」と呼ばれる深層強化学習の基礎的な手法です。ＤＱＮは、ゲームの攻略などで成果を上げてきましたが、更なる改良を目指し、様々な改良手法が研究されてきました。虹色はこの流れを汲み、ＤＱＮに加え、六つの改良手法を取り入れることで、より高い学習能力を実現しています。一つ目の改良手法は「二重ＤＱＮ」と呼ばれ、学習の安定性を高める効果があります。二つ目は「決闘型接続網」で、これは状況の価値と行動の価値を分けて評価することで、より的確な判断を可能にします。そして三つ目は「多段階学習」です。これは、将来の報酬を予測することで、より長期的な視点での学習を実現します。四つ目の「雑音入り接続網」は、学習にランダム性を取り入れることで、より柔軟な対応力を身につけます。五つ目の「範疇型ＤＱＮ」は、行動の価値を確率分布として表現することで、より精密な学習を可能にします。そして最後の構成要素である「優先順位付き経験再生」は、過去の経験の中から重要なものを優先的に学習することで、効率的な学習を実現します。これらの七つの要素が、虹色の鮮やかな性能の秘密です。それぞれの要素が持つ特性を組み合わせ、相乗効果を生み出すことで、単独では到達できない高度な学習を実現し、様々な課題を解決する可能性を秘めています。まるで虹の七色が一つに重なり合って美しい光を放つように、虹色もまた、七つの要素が調和することで、深層強化学習の新たな地平を切り開いていると言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

カーネルトリック：高次元への扉

世の中には、入り組んだ形で広がる情報がたくさんあります。このような複雑な情報を仕分けしようとすると、単純な線引きではうまくいかないことがよくあります。例えば、二次元の平面上に散らばるデータが、丸で囲まれた区域の内側と外側に分けられる場合を考えてみましょう。この場合、直線で区域を分けることはできません。このような複雑な仕分けの問題を解決するために、カーネルトリックと呼ばれる強力な方法があります。カーネルトリックは、高次元空間への写像という考え方に基づいています。本来は複雑な形をしているデータを、より多くの情報を持つ高次元空間へと移すことで、単純な平面で分割できる形に変換するのです。具体的には、もとのデータ空間では曲線でしか分けられないようなデータも、高次元空間へ写像することで、平面、つまり直線で分割できるようになる場合があります。この高次元空間での平面による分割は、もとのデータ空間では曲線による分割に対応します。このようにして、複雑な形のデータでもうまく仕分けることが可能になります。カーネルトリックを用いることで、計算量を抑えながら高次元空間の効果を得ることができます。高次元空間への写像を直接計算するのではなく、カーネル関数と呼ばれる特殊な関数を用いることで、計算を簡略化できるのです。このカーネル関数は、高次元空間における内積を計算する役割を果たしますが、もとのデータ空間の情報だけを使って計算できるため、計算コストを大幅に削減できます。つまり、カーネルトリックは複雑なデータの分類において、高次元空間の力を借りつつ、計算の負担を軽くする、という優れた方法なのです。

2024.11.25

機械学習

次元圧縮：データの真髄を探る旅

次元圧縮とは、たくさんの情報を持つデータの複雑さを減らし、より少ない情報で表現する手法です。たとえば、様々な野菜の栄養素について考えてみましょう。ビタミン、ミネラル、食物繊維など、たくさんの栄養素があります。これらの栄養素の量を測れば、それぞれの野菜の特徴が分かります。しかし、栄養素の種類が多ければ多いほど、野菜を比べるのが大変になります。次元圧縮は、これらのたくさんの栄養素の情報から、野菜同士を区別するのに最も重要な栄養素をいくつか選び出し、少ない情報で野菜の特徴を捉えるようなものです。次元圧縮は、データの量を減らすことで、計算にかかる時間や必要な記憶容量を節約できるという利点があります。また、データの可視化にも役立ちます。たくさんの栄養素を持つ野菜は、そのままではグラフで表すのが難しいですが、重要な栄養素を少数に絞り込めば、野菜の特徴を分かりやすくグラフに示すことができます。これにより、野菜同士の関係性や、どの野菜が似ているのかといったことが、視覚的に理解しやすくなります。次元圧縮は、顧客データの分析など、様々な分野で活用されています。たとえば、数百項目にわたる顧客の属性情報から、購買行動に最も影響を与える少数の特徴を抽出することができます。この少数の特徴を用いることで、顧客をグループ分けしたり、商品の推薦をしたりといったマーケティング活動が効率的に行えます。さらに、複雑なデータからノイズを取り除き、データの本質的な構造を明らかにするためにも使われます。このように、次元圧縮は、大量のデータから意味のある情報を効率的に抽出し、データ分析を容易にするための重要な手法と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

オンライン学習：データの流れを学ぶ

現代社会は、凄まじい勢いで情報が作られ続けています。まるで洪水のように押し寄せるデータの山から、価値ある知識を見つけることは容易ではありません。人工知能が真に役立つためには、データの洪水に溺れることなく、流れのままに学習し、刻々と変化する状況に合わせることが求められます。この難題を解決する鍵となるのが、オンライン学習です。オンライン学習は、データを次々と受け取りながら、リアルタイムで学習を進める手法です。一度にすべてのデータを読み込む必要がないため、膨大なデータにも対応できます。まるで流れゆく川の水を飲むように、常に最新の情報を吸収し、変化に柔軟に対応できます。従来の方法のように、データをすべて集めてから学習する必要がないため、時間の節約にも繋がります。オンライン学習の利点は、情報の鮮度を保てることです。常に最新のデータで学習するため、情報の変化にも即座に対応できます。また、必要な情報だけを必要な時に学習するため、記憶容量を節約できる点もメリットです。しかし、オンライン学習には欠点もあります。雑多な情報に惑わされ、学習が不安定になる可能性があります。質の低いデータや偏ったデータの影響を受けやすく、誤った学習をしてしまう危険性があります。また、適切な学習方法を選ぶことが難しく、専門的な知識が必要となる場合もあるでしょう。オンライン学習は、様々な場面で活躍しています。例えば、検索エンジンのランキング表示や商品の推薦システムなど、私たちの日常生活に深く関わっています。刻々と変化する利用者の嗜好やトレンドに合わせ、最適な情報を提供するために、オンライン学習は欠かせない技術となっています。今後、ますます情報化が進む社会において、オンライン学習の重要性はさらに高まっていくでしょう。より洗練された技術の開発により、オンライン学習は私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されます。

2024.11.25

機械学習

次元の呪いとは？高次元データの課題と解決策

「次元の呪い」とは、機械学習の分野でよく耳にする言葉です。これは、扱うデータの次元数、つまり特徴量の数が多くなるにつれて、機械学習モデルの性能が思わぬ方向に悪くなっていく現象を指します。一見すると、たくさんの情報を含む高次元データは、より的確な予測を導き出すための鍵のように思えます。データが多ければ多いほど、より現実に近い予測ができるはずだと考えるのは自然なことです。しかし、次元が増えるということは、データが存在する空間が想像を絶する速さで広がることを意味します。例えるなら、二次元の世界が平面だとすれば、三次元の世界は立体になり、さらに次元が増えると、私たちが認識できる空間の形を超えてしまいます。このように広大なデータ空間では、たとえデータの量が多くても、それぞれのデータ点はまばらに散らばり、まるで宇宙の星のように希薄な存在になってしまいます。結果として、機械学習モデルはデータ全体の傾向を掴むのが難しくなり、全体像を見失ってしまいます。この状態は、まるで広大な砂漠で小さな宝石を探すようなものです。いくら砂漠全体に宝石が散らばっていても、砂漠の広大さに阻まれて、なかなか宝石を見つけ出すことはできません。同様に、高次元データでは、データの量が豊富に見えても、実際にはデータ同士の関連性を見つけるのが難しく、有効な情報を取り出すのが困難になります。さらに、データがまばらになると、わずかなノイズ（余計な情報）の影響を受けやすくなります。まるで静かな湖面に小石を投げ込んだ時に、波紋が広がるように、高次元データではノイズが予測結果を大きく歪めてしまう可能性があります。このため、せっかく大量のデータを集めても、かえって予測の正確さが失われてしまうという皮肉な結果につながるのです。つまり、「次元の呪い」とは、データ量の増加が必ずしも良い結果をもたらすとは限らないという、機械学習における重要な課題なのです。

2024.11.25

機械学習

データバランスの重要性：機械学習の精度向上

機械学習の世界では、良い結果を得るためには、質の高い学習データが欠かせません。データの質の高さを決める要素は様々ありますが、データの量だけでなく、データの内容にも注意を払う必要があります。いくら大量のデータを集めても、特定の種類のデータばかりが集まっていては、偏った結果しか得られません。例えば、猫と犬を見分ける機械学習モデルを訓練する場合を考えてみましょう。学習データとして猫の画像が100枚、犬の画像が10枚しか集まらなかったとします。この場合、モデルは猫の特徴をより多く学習するため、犬を見つけるのが苦手になってしまうかもしれません。このように、学習データの種類ごとの量のバランス、つまりデータバランスが非常に重要なのです。データバランスが悪いと、モデルは特定の種類のデータに偏って学習してしまい、他の種類のデータを正しく認識できないという問題が生じます。これは、まるで偏った情報ばかりを耳にして育った子供のように、正しい判断ができなくなってしまうようなものです。データバランスを整えるためには、様々な方法があります。不足している種類のデータを新しく集める、あるいは多い種類のデータを間引くといった方法が考えられます。また、少ない種類のデータと似たような人工データを生成する技術も存在します。機械学習で良い成果を上げるためには、データバランスに配慮することが不可欠です。データの量だけでなく、質にもこだわり、バランスの取れたデータセットを用意することで、より精度の高い、信頼できるモデルを作ることができるでしょう。

2024.11.25

機械学習

文章生成AI：GPT入門

近頃、文章を自動で作る技術が話題になっています。この技術の中心にあるのが、人間のように自然な文章を作る、革新的な言葉の模型です。この模型は、膨大な量の文章を学習することで、まるで人が書いたような文章を作り出すことができます。この言葉の模型は、文章を作るための訓練をあらかじめ受けていることから「文章生成のための事前学習済み変換器」と呼ばれています。この模型は、インターネット上にある様々な文章データを読み込み、言葉の使い方や文の構成などを学習します。大量のデータを学習することで、文脈を理解し、適切な言葉を選び、自然で滑らかな文章を生成することが可能になります。この技術は、様々な場面で活用されることが期待されています。例えば、お客さまからの問い合わせに自動で返答するシステムや、新聞記事の作成、物語や脚本の執筆支援など、活用の可能性は無限に広がっています。これまで人間が行っていた作業を自動化することで、時間や労力を大幅に削減できる可能性があります。この技術は、日々進化を続けています。最新の技術では、絵の内容を理解する機能も備え、より高度な作業にも対応できるようになっています。例えば、絵の内容を説明する文章を自動で生成したり、絵に合わせて物語を作ったりすることも可能です。この技術の進歩は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。文章作成の自動化によって、より多くの情報が迅速に共有され、人々のコミュニケーションがより豊かになることが期待されています。また、新しい仕事やサービスが生まれる可能性もあり、今後の発展に注目が集まっています。

2024.11.25

テキスト生成言語モデル

残差平方和：モデルの精度を測る

統計や機械学習の世界では、作った模型がどれくらい実際のデータに合っているかを知ることが大切です。そのために「残差平方和」という尺度がよく使われます。この残差平方和とは、模型の良し悪しを数字で表すもので、数字が小さいほど模型の精度が高いことを示します。では、どのようにしてこの数字を計算するのでしょうか。まず、あるデータについて、実際の値と模型が予測した値を比べます。この二つの値の差を「残差」と言います。次に、それぞれのデータの残差を二乗します。そして、最後に、全てのデータの二乗した残差を合計します。これが残差平方和です。残差を二乗するのは、プラスのずれとマイナスのずれを区別せずに、ずれの大きさだけを評価するためです。例えば、あるデータで実際の値が１０、予測値が８の場合、残差は２です。別のデータで実際の値が１０、予測値が１２の場合、残差は-２です。これらの残差をそのまま足すと０になってしまいますが、二乗することでどちらも４となり、ずれの大きさを正しく捉えることができます。例えば、家の値段を予測する模型を作ったとします。この模型を使って、色々な家の値段を予測します。そして、実際の売買価格と模型が予測した価格を比べて、それぞれの残差を計算し、二乗して合計します。この合計値が小さければ小さいほど、作った模型は家の値段をよく予測できていると言えるでしょう。このように、残差平方和は模型の精度を測る重要な指標であり、より精度の高い模型を作るために欠かせないものです。どの模型が良いかを選んだり、模型の細かい調整をしたりする際に、残差平方和は役立ちます。

2024.11.25

機械学習

オフライン強化学習：データ駆動型意思決定

近年、機械学習の分野で、強化学習というものが注目を集めています。強化学習とは、機械が様々な行動を試してみて、その結果から成功や失敗を学び、より良い行動ができるように学習する方法です。ちょうど、子供が遊びの中で試行錯誤を繰り返しながら色々なことを覚えていく過程と似ています。この強化学習は、ロボットの制御やゲームの操作などで素晴らしい成果を上げてきました。例えば、ロボットが複雑な動きをスムーズに行えるようになったり、囲碁や将棋で人間を打ち負かすほど強くなったのも、この強化学習のおかげです。しかし、従来のやり方では、機械が実際に現実世界で行動しながら学習する必要がありました。ロボットであれば実際に物を動かしてみたり、ゲームであれば実際にプレイしてみたりする必要があるということです。これは、医療診断や自動運転といった分野では大きな問題となります。例えば、自動運転の学習中に、車が人や物にぶつかってしまうと大変危険です。医療診断でも、誤った診断によって患者に危害が加わる可能性があります。このように、現実世界で試行錯誤を繰り返すのはリスクが高いため、なかなか実用化が難しいという課題がありました。そこで、オフライン強化学習という新しい方法が注目されています。これは、既に集められたデータを使って、現実世界で行動することなく学習を行う方法です。過去の運転データや医療記録などを用いて、安全な環境で学習を進めることができます。これにより、事故や誤診のリスクを減らしながら、様々な分野で強化学習の技術を活用できる可能性が広がっています。

2024.11.25

機械学習

RNN学習の要：BPTTの仕組み

巡り巡る誤差が時を遡るようにネットワークを調整していく様子を想像してみてください。それが、時間方向への誤差伝播と呼ばれる手法です。この手法は、特に過去の情報を記憶しながら、時々刻々と変化するデータの流れを扱うネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の学習で重要な役割を担います。 RNNは、過去の情報を持ちながら次の出力を予測するため、通常のネットワークのように、ただ単純に誤差を後ろ向きに伝えるだけでは学習がうまくいきません。なぜなら、現在の出力は過去の入力にも影響を受けているからです。そこで、時間方向への誤差伝播を用いて、時間的な繋がりを考慮した学習を行います。具体的には、まず各時点での出力と、本来あるべき出力（教師データ）との差、つまり誤差を計算します。そして、この誤差を未来から過去へ、出力側から入力側へと、まるで時間を巻き戻すかのように伝えていきます。この時、各時点での誤差は、その時点でのネットワークの繋がり具合（重み）を調整するために利用されます。未来の時点での誤差も現在の時点の重みに影響を与えるところが、時間方向への誤差伝播の重要な点です。このように、時間方向への誤差伝播は、時間的な依存関係を学習できるというRNNの特性を実現するための、なくてはならない手法と言えるでしょう。まるで、過去の出来事が現在の行動に影響を与えるように、ネットワークも過去の情報から未来を予測し、より正確な結果を出せるように学習していくのです。

2024.11.25

深層学習

最頻値：データの中心を探る

最頻値とは、ある集まりの中で最も多く現れる値のことです。例えば、１，２，２，３，４，５という数字の集まりを考えてみましょう。この中で、２は他のどの数字よりも多く、２回現れています。ですから、この数字の集まりの最頻値は２となります。では、最も多く現れる値が複数ある場合はどうなるでしょうか。例えば、１，２，２，３，３，４という数字の集まりを見てみましょう。この場合、２と３がどちらも２回ずつ現れており、これが最多です。このような時は、最も多く現れる値が複数あっても、すべて最頻値として扱います。つまり、この数字の集まりの最頻値は２と３の両方となります。最頻値は、データの中心的な傾向を知るための便利な道具です。特に、数字ではないデータ、例えば好きな色や好きな食べ物などに対しては、平均値や中央値といった計算を行うことができません。このような場合に、最頻値は役に立ちます。例えば、クラスの皆が好きな色を赤、青、青、緑、青と答えたとします。この時、最頻値は青であり、最も人気のある色は青だということが分かります。また、最頻値は極端に大きな値や小さな値に影響されにくいという特徴も持っています。例えば、１，２，２，３，４，１００という数字の集まりを考えてみましょう。１００という極端に大きな値が含まれていますが、最頻値は変わらず２です。このように、一部の極端な値に惑わされずに、データの全体的な傾向を捉えたい場合に、最頻値は有効な指標となります。

2024.11.25

分析

誰でも使える宝の山：オープンデータセット入門

「オープンデータセット」とは、様々な団体が、誰でも使えるように無料で公開しているデータの集まりのことです。企業や大学、国の機関などが、データ活用の促進や技術の進歩を目的として、積極的に公開しています。これらのデータは、写真や音声、文章、数字など、様々な形をしています。現代の社会では、データは大変貴重な資源です。新しい製品やサービスを作ったり、世の中の動きを調べたり、様々な研究を進めるためには、データが欠かせません。しかし、質の高いデータをたくさん集めるのは、簡単ではありません。時間もお金もたくさんかかりますし、専門的な知識や技術も必要です。そこで役に立つのが、オープンデータセットです。オープンデータセットを使う一番のメリットは、データを集めるためのお金と時間を大幅に節約できることです。普通なら、自分でデータを集めようとすると、調査会社に依頼したり、実験をしたり、たくさんの費用がかかります。しかし、オープンデータセットなら、既に整理されたデータが無料で手に入るので、その手間を省くことができます。オープンデータセットは、新しい技術やサービスを生み出すための、強力な道具となるでしょう。例えば、人工知能の学習に使える画像データや、病気の研究に役立つ医療データなど、様々な種類のデータが公開されています。これらのデータを使って、新しいサービスを開発したり、研究をより早く進めたり、様々な可能性が広がります。また、誰でもデータを使えるので、多くの人の創造力を刺激し、革新的なアイデアが生まれる土壌を作ることも期待できます。オープンデータセットは、社会全体の進歩に貢献する、貴重な共有財産と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

BERT：言葉の意味を深く理解する技術

「BERT」とは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を縮めた言葉で、二千十八年十月に公表された、言葉を扱う技術における画期的な成果です。この技術は、人間が言葉を理解する過程に近づけた画期的な仕組みを持っています。従来の技術では、文章を左から右、あるいは右から左へと、一方向にのみ読んで理解しようと試みていました。これは、まるで本のページをめくる手を止めずに、一行ずつしか見ないようなものです。これでは、文章全体の意味を深く理解することは難しいでしょう。例えば、「銀行の窓口」と「窓口の銀行」では、「窓口」と「銀行」という言葉の順番が入れ替わっているだけで、意味が全く変わってしまいます。従来の一方向からの読み取りでは、このような言葉の並びがもたらす意味の違いを捉えきれませんでした。 BERTは、この問題を解決するために、文章を双方向、つまり前後両方から同時に読み取るという画期的な方法を採用しました。これは、まるで文章全体を見渡しながら、それぞれの言葉の前後の関係性を理解するようなものです。人間が文章を読むときのように、前後の文脈を理解することで、より正確に言葉の意味を捉えることができるのです。「銀行の窓口」と「窓口の銀行」のような例でも、BERTは前後の言葉の関係性から、それぞれが異なる意味を持つことを理解できます。この双方向からの読み取りによって、BERTは人間に近い形で言葉の意味を理解できるようになりました。その結果、文章の分類や、質問応答、機械翻訳など、様々な言葉に関する作業において、従来の技術をはるかに超える成果を上げることができました。まさに、言葉の理解を新たな段階へと進めた技術と言えるでしょう。

2024.11.25

テキスト生成言語モデル

言語モデル：言葉の未来を形づくる技術

人間が使う言葉を、数字の力で表す方法があります。それが、言葉の確率を使った技術です。この技術は、まるで言葉の世界の地図を作るように、それぞれの言葉がどれくらい繋がりやすいかを数字で表します。例えば、「こんにちは」の後に「ございます」という言葉が出てくる割合や、「雨」の後に「が降る」という言葉が出てくる割合を計算します。この技術は、たくさんの文章を学習することで実現します。膨大な量の文章を読み込むことで、言葉と言葉の関係性や、どのように言葉が現れるかのパターンを学びます。そして、それぞれの言葉がどれくらい繋がりやすいかを、確率という数字で表します。この確率をモデル化することで、まるで言葉の世界の地図を作るように、言葉の関係性を視覚化できるのです。この技術を「言語モデル」と呼びます。言語モデルは、学習した確率に基づいて、次にどの言葉が出てくるかを予想したり、文章全体がどれくらい自然かを判断したりすることができます。例えば、「空が青い」という文章は自然ですが、「青い空が」という文章は少し不自然に感じます。言語モデルは、このような自然さを確率で判断します。このように、言葉の確率を使う技術は、言葉の繋がりやすさを数字で表すことで、言葉の世界をより深く理解するための技術と言えるでしょう。まるで、言葉の織り成す世界の地図を、確率という数字で描き出すかのように、言葉の複雑な関係性を明らかにしていくのです。

2024.11.25

言語モデル

エンベディング：言葉の意味を捉える技術

「埋め込み」という意味を持つエンベディングとは、言葉や絵、音声といった様々な情報を、計算機が理解しやすい数値の列に変換する技術です。この数値の列は、ベクトルと呼ばれ、複数の数値が順番に並んだものです。例えば、「りんご」という言葉を[0.2, 0.5, -0.1]のようなベクトルに変換します。エンベディングの重要な点は、似た意味を持つ言葉や似た特徴を持つ情報は、ベクトル空間上で近くに配置されるように変換されることです。例えば、「りんご」と「みかん」はどちらも果物なので、これらのベクトルは空間上で近い位置にあります。一方、「りんご」と「自動車」は全く異なるものなので、ベクトル空間上では遠く離れた位置にあります。このように、意味や特徴をベクトルの位置関係で表現することで、計算機は言葉や画像などの意味を理解し、処理することができるようになります。この技術は、人工知能の様々な分野で活用されています。例えば、文章の意味を理解する自然言語処理では、文章を構成する単語をベクトルに変換することで、文章全体の意味を把握したり、文章同士の類似度を計算したりすることができます。また、画像認識では、画像をベクトルに変換することで、画像に写っている物体を識別したり、似た画像を検索したりすることができます。さらに、音声認識や音楽のジャンル分類など、様々な分野で応用されています。エンベディング技術によって、計算機は人間のように情報を理解し、処理することが可能になり、私たちの生活をより豊かにする様々なサービスの開発に役立っています。例えば、検索エンジンでより的確な検索結果を表示したり、会話型人工知能でより自然な対話を実現したり、自動翻訳でより精度の高い翻訳結果を得たりすることが可能になります。今後、エンベディング技術はますます発展し、人工知能の発展に大きく貢献していくと考えられます。

2024.11.25

機械学習

エポック：機械学習の鍵

機械学習では、学習の進み具合を測るために様々な尺度を使いますが、その中でも「エポック」は特に大切なもののひとつです。このエポックとは、用意した学習データ全体を機械学習モデルに一度学習させた回数のことを指します。例として、千個のデータからなる学習データがあるとします。この千個のデータをまとめて一つのまとまりと考え、モデルに一度学習させると、これが一エポックです。同じ千個のデータをもう一度学習させると二エポック、十回学習させると十エポックになります。エポック数を適切に決めることは、モデルの性能を最大限に引き出す上で非常に重要です。学習データが少ないうちは、エポック数を増やすことでモデルは学習データをより深く理解し、性能が向上します。しかし、エポック数が多すぎると、モデルは学習データの特徴だけでなく、学習データに含まれる細かな違いや例外的な部分まで覚えてしまい、未知のデータにうまく対応できなくなることがあります。これは「過学習」と呼ばれる現象です。反対に、エポック数が少なすぎると、モデルは学習データの特徴を十分に捉えきれず、性能が低いままになります。これは「未学習」と呼ばれる現象です。ちょうど良いエポック数は、扱うデータやモデルの種類によって異なります。そのため、実際に学習を進めながら、モデルの性能を確かめつつ、最適なエポック数を探っていく必要があります。適切なエポック数を見つけることで、未知のデータに対しても高い性能を発揮する、より良いモデルを作ることができます。

2024.11.25

機械学習

Azure OpenAI Service入門

マイクロソフト社とオープンエーアイ社が共同開発した高度な人工知能構築支援技術「アジュール　オープンエーアイ　サービス」の概要について説明します。このサービスは、最新の言葉の処理技術を活用した人工知能モデルを、インターネットを通じて利用できる仕組みです。これにより、開発者は画期的な人工知能応用技術を素早く構築できます。オープンエーアイ社が開発した強力な「ジーピーティー３」、「コーデックス」、「ダリー」といった人工知能モデルを駆使することで、文章作成、翻訳、プログラム作成、画像作成など、様々な作業を効率的に行うことが可能です。インターネットの拡張性と安全性を兼ね備えた「アジュール　オープンエーアイ　サービス」は、人工知能開発の可能性を大きく広げます。従来の人工知能開発では、モデルの学習や運用に多くの時間と費用が必要でした。しかし、「アジュール　オープンエーアイ　サービス」では、既に学習済みの高度なモデルを、簡単な操作で利用できるため、開発者は人工知能開発そのものに集中できます。また、マイクロソフト社の堅牢なインターネット基盤である「アジュール」上で動作するため、安全性や信頼性も高く、安心して利用できます。さらに、「アジュール　オープンエーアイ　サービス」は、利用者の要望に合わせて柔軟にカスタマイズできます。特定のニーズに合わせてモデルを細かく調整することも可能です。これにより、より精度の高い、業務の必要性に合わせて最適化された人工知能応用技術を開発できます。例えば、ある会社特有の言い回しを学習させることで、その会社に最適な文章作成支援ツールを作ることができます。このように、「アジュール　オープンエーアイ　サービス」は、様々な分野で革新的な人工知能応用技術の開発を支援する、強力なツールです。

2024.11.25

クラウド

再現率：機械学習モデルの真価

機械学習の分野では、作り上げた予測モデルの良し悪しを評価することがとても大切です。その評価指標の一つに「再現率」というものがあります。これは、実際に起きた事象の中で、モデルが正しく予測できた割合を表しています。例として、健康診断で病気を発見するシステムを考えてみましょう。多くの人が健康診断を受け、その中には実際に病気を抱えている人もいます。このシステムの目的は、病気の人を正確に見つけることです。再現率は、実際に病気の人の中で、システムが正しく「病気」と判断できた人の割合を示します。つまり、病気を見逃すことなく、どれだけ多く発見できたかを測る指標と言えるでしょう。この再現率は、０から１までの数値で表されます。１に近いほど、病気の人を見逃すことなく発見できていることを示し、良いシステムと言えます。逆に０に近いと、多くの病気の人を見逃していることになり、システムの改善が必要です。特に、病気の診断のように、見逃しが命に関わるような場面では、この再現率は非常に重要な指標となります。早期発見が治療の鍵となる病気の場合、見逃しは取り返しのつかない結果を招く可能性があります。そのため、高い再現率を持つ診断システムの開発は、医療現場にとって非常に重要です。また、犯罪捜査や防災など、見逃しが大きな損失につながる分野でも、再現率は重要な役割を果たします。

2024.11.25

機械学習

BERT：言葉の理解を深める革新技術

私たちは言葉を理解する時、言葉単体だけでなく、前後の言葉や話されている状況全体を踏まえて意味を捉えます。例えば、「銀行の金利」と「土手の金利」のように、同じ「金利」という言葉が使われていても、前後の言葉が「銀行」か「土手」かによって、全く異なる意味を持つことが分かります。「銀行の金利」といえば預貯金の利息を指し、「土手の金利」といえば傾斜の度合いを指します。このように、言葉の意味は、周りの言葉との繋がりや話の流れの中で決まるのです。これまでの計算機は、このような言葉の繋がりや流れを理解することが苦手でした。一つ一つの言葉の意味は理解できても、それらを組み合わせて全体の意味を理解することは難しかったのです。しかし、近年の技術革新により、計算機も人間のように文脈を読み解けるようになってきました。特に「バート」と呼ばれる技術は、言葉の意味を文脈全体から理解する画期的な技術です。「バート」は、文中の言葉の並び順だけでなく、言葉同士の関連性も分析します。例えば、「雨が降ったので、傘を差した」という文では、「雨」と「傘」という言葉が関連しており、「降る」と「差す」という動作にも関連性があります。これらの関連性を総合的に捉えることで、「バート」は文全体の意味を深く理解します。このように、「バート」は、あいまいな表現や複雑な文章でも、より正確に意味を解釈できるようになりました。これにより、文章の自動要約や自動翻訳、質疑応答システムなど、様々な分野で精度の向上が期待されています。今後、さらに技術が進歩すれば、計算機が人間とより自然な言葉で会話できるようになる日も遠くはないでしょう。

2024.11.25

言語モデル

ROC曲線：モデル評価の指標

「受信者動作特性曲線」と呼ばれるROC曲線は、二つの状態に分ける問題において、予測モデルの良し悪しを判断する際に用いられる図です。この図は、様々な判定の基準となる値における真陽性率と偽陽性率を点で示し、それらを線でつないで曲線を描いたものです。真陽性率とは、実際に陽性であるものを正しく陽性と予測できた割合のことです。例えば、病気の人を正しく病気と診断できた割合です。一方、偽陽性率とは、実際は陰性であるものを誤って陽性と予測した割合のことです。例えば、健康な人を誤って病気と診断してしまった割合です。判定の基準となる値を「閾値」と言います。この閾値を変えることで、真陽性率と偽陽性率の値も変化します。ROC曲線はこの閾値の変化に伴う真陽性率と偽陽性率の変化を視覚的に示してくれます。理想的な予測モデルは、真陽性率は100%で、偽陽性率は0%になります。これは、全ての場合において完全に正しい予測ができている状態です。しかし、現実の予測モデルでは、真陽性率を高めようとすると偽陽性率も高くなり、逆に偽陽性率を低めようとすると真陽性率も低くなるという、いわば「あちらを立てればこちらが立たず」の関係があります。ROC曲線はこの関係性を視覚的に表すことで、予測モデルの性能を様々な角度から評価することを可能にします。例えば、病気の診断においては、病気を正しく見つけることも大切ですが、健康な人を誤って病気と診断することも大きな問題です。ROC曲線を使うことで、これらのバランスを考えながら、状況に合わせた最適な閾値を決めることができます。閾値を高く設定すれば、健康な人を病気と診断する可能性は低くなりますが、病気の人を見逃す可能性が高くなります。逆に、閾値を低く設定すれば、病気の人を見逃す可能性は低くなりますが、健康な人を病気と診断する可能性が高くなります。ROC曲線は、このようなトレードオフを理解し最適な閾値を選択する上で非常に役立ちます。

2024.11.25

機械学習

混同行列：分類モデルの評価指標

機械学習を用いて、ものごとをいくつかの種類に分類する問題に取り組む際には、作った予測モデルの良し悪しを確かめる様々な方法があります。その中でも、混同行列は予測結果と実際のデータの関係を詳しく把握できる便利な道具です。例えば迷惑メールを判別するシステムを考えてみましょう。このシステムは、受け取ったメールが迷惑メールかそうでないかを予測します。この予測の正確さを評価するために、混同行列は真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性の４つの要素を使います。これらの要素は、システムの予測と実際のメールの種類の組み合わせから決まります。実際に迷惑メールで、システムも迷惑メールと正しく予測した場合は真陽性です。迷惑メールではないメールを、システムも迷惑メールではないと正しく予測した場合は真陰性です。逆に、迷惑メールではないメールを、システムが間違えて迷惑メールと予測した場合は偽陽性です。これは、安全なメールを誤って迷惑メールフォルダに振り分けてしまうことを意味します。また、実際に迷惑メールであるにもかかわらず、システムが間違えて迷惑メールではないと予測した場合は偽陰性です。これは、迷惑メールが受信箱に届いてしまうことを意味し、見逃すと大変危険です。混同行列はこれらの４つの要素を２行２列の表にまとめたものです。この表を見ることで、モデルの全体的な正確さだけでなく、どのような種類の誤りを犯しやすいのかなど、より詳しい分析ができます。例えば、偽陽性が多ければ、安全なメールを誤って迷惑メールと判断する傾向が強いことが分かります。反対に偽陰性が多ければ、迷惑メールを見逃す危険性が高いことが分かります。このように、混同行列はモデルの性能を多角的に評価することを可能にするのです。

2024.11.25

機械学習

端末で賢く！エッジAIの利点

近頃は「もののふち計算」という言葉をよく耳にするようになりました。これは一体どのような技術で、私たちの暮らしにどのように関わっているのでしょうか。もののふち計算とは、人工知能（じんこうちのう）の処理を、遠くの計算機ではなく、情報が生まれる機器側で行う技術のことです。この機器側を「もののふち」と呼びます。身近な例で言えば、携わる電話や家電製品などが「もののふち」に当たります。これらの機器に人工知能を組み込むことで、様々な利点が生まれます。まず、遠くの計算機に情報を送る必要がないため、処理速度が格段に向上します。インターネットを経由しないため、通信にかかる時間や費用を削減できるだけでなく、通信が不安定な場所でも安定した動作が期待できます。また、個人情報などの大切な情報を機器の外に出さずに処理できるため、情報漏洩のリスクを低減し、プライバシー保護にも繋がります。さらに、遠くの計算機の負担を減らすことにも貢献します。すべての情報を遠くの計算機で処理しようとすると、膨大な計算能力が必要となり、莫大な費用がかかります。もののふち計算を導入することで、処理の一部を機器側で行うため、遠くの計算機の負担を軽減し、運用費用を抑えることができます。この記事では、もののふち計算の仕組みや利点、活用事例、そして今後の展望について詳しく説明していきます。もののふち計算は、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めた技術です。今後ますます発展していくことが期待されており、様々な分野での活用が期待されています。

2024.11.25

機械学習

自己注意機構の仕組み

自己注意機構とは、データの列の中にある、それぞれの要素がどのように関係しているかを理解するための、とても強力な方法です。例えば、文章を考えてみましょう。私たちが文章を読むとき、それぞれの単語が、文中の他のどの単語と関わっているかを、自然と理解しています。「彼」や「それ」といった言葉が具体的に何を指すのかは、文脈全体から判断していますよね。まさに、私たち人間は、無意識のうちに、自己注意機構とよく似た働きを頭の中で行っているのです。この人間の直感をまねて、機械にもデータの中に隠された複雑な関係性を理解させるために作られたのが、自己注意機構という画期的な技術です。この機構は「Transformer」と呼ばれるモデルの重要な部分であり、言葉を扱う技術をはじめ、様々な分野で素晴らしい成果を上げています。これからますます発展していくと期待されている、とても大切な考え方です。これまでの技術では、文章の中の単語の関係を理解するために、文の最初から順番に一つずつ処理していく必要がありました。しかし、自己注意機構を使うと、文章の中の全ての単語を同時に処理して、それぞれの単語同士の関係を一度に計算することができます。そのため、処理速度が格段に速くなり、長い文章でも効率よく扱えるようになりました。さらに、文章の中で離れた場所にある単語同士の関係も簡単に把握できるようになったので、より正確な分析ができるようになりました。

2024.11.25

深層学習