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モバイル端末に最適なMnasNet

近ごろ、深層学習の模型作りにおいて、模型の設計そのものを自動で行う方法が注目を集めています。この方法は「神経構造探索」と呼ばれ、これまで専門家が手作業で行っていた設計作業を、計算手順によって自動化することで、より高性能な模型を作り出すことができます。従来の方法は、専門家が経験と知識に基づいて、試行錯誤を繰り返しながら模型の構造を調整していました。この作業は大変な労力と時間を要するだけでなく、専門家の主観に左右されるため、常に最適な結果が得られるとは限りませんでした。一方、神経構造探索では、あらかじめ設定した目標に基づいて、様々な構造を持つ模型を自動的に生成し、その性能を評価することで、最適な構造を探索します。そのため、人手による設計よりも効率的に、かつ客観的に高性能な模型を開発することができます。特に、携帯端末向けの深層学習模型開発においては、処理能力や電池の持ちといった制約が厳しいため、神経構造探索の利点が際立ちます。携帯端末向けの神経構造探索技術の一つである「エムナスネット」は、限られた資源の中で、高い精度と処理速度を両立させる画期的な技術です。エムナスネットは、携帯端末特有の処理能力や消費電力といった要素を考慮しながら模型の構造を探索するため、限られた環境でも効率的に動作する高性能な模型を生成することができます。このように、神経構造探索は、深層学習模型開発における設計作業を自動化し、高性能な模型を効率的に開発するための重要な技術です。特に、資源の限られた携帯端末においては、その効果が顕著であり、今後の発展が期待されます。

2024.11.27

深層学習

モバイルネット：軽くて速い画像認識

持ち運びできる機器や、計算能力が限られている機器でもうまく動くように作られた、無駄のない畳み込みニューラルネットワークのことを、モバイルネットと言います。畳み込みニューラルネットワークは、近年、画像に何が写っているかを認識したり、画像の中から特定のものを探し出したりするといった作業で、素晴らしい成果を上げてきました。しかし、これまでの畳み込みニューラルネットワークは、多くの記憶容量と処理能力を必要としていました。そのため、持ち運びできる機器で使うのは難しいという問題がありました。モバイルネットは、この問題を解決するために開発されました。モバイルネットは、これまでの畳み込みニューラルネットワークと比べて、必要な記憶容量と計算量を大幅に減らす工夫が凝らされています。具体的には、計算量の多い畳み込み処理を、計算量の少ない「分離可能な畳み込み」という処理に置き換えることで、処理の効率化を実現しています。この工夫のおかげで、スマートフォンやタブレットのような機器でも、モバイルネットは高速に動作します。高性能のコンピュータを使わなくても、高度な画像認識や物体検出といった処理を、手軽に行えるようになったのです。モバイルネットは、様々な応用が期待されています。例えば、スマートフォンのカメラで写したものをリアルタイムで認識するといった機能や、小型のロボットに搭載して周囲の状況を判断させるといった機能が考えられます。また、インターネットに接続されていない環境でも動作可能なため、災害時の情報収集など、様々な場面での活用が期待されています。モバイルネットの登場により、人工知能の技術は、より身近で便利な存在になりつつあります。

2024.11.27

深層学習

Mixup：画像合成による精度向上

近頃、絵の認識の分野で話題になっている混ぜ合わせの新しい方法についてお話します。機械学習では、限られた学習データから人工的に新しいデータを作ることで、学習の効果を高める技術があります。これをデータ拡張と言います。今回ご紹介する混ぜ合わせの方法は、このデータ拡張の新しいやり方です。従来のデータ拡張では、絵を回転させたり、反転させたり、大きさを変えたりするなど、一つの絵だけを変形していました。しかし、この新しい方法は、複数枚の絵を混ぜ合わせるという画期的な方法です。具体的には、二枚の絵を選び、それぞれの絵の色情報を少しずつ混ぜ合わせ、新しい絵を作り出します。混ぜ合わせる割合は、ランダムに決められます。同時に、それぞれの絵に対応する正解ラベルも、同じ割合で混ぜ合わせます。例えば、猫の絵と犬の絵を混ぜ合わせた場合、新しい絵の正解ラベルは、猫と犬の混合になります。この方法を使うと、学習データのバリエーションを増やすだけでなく、絵の境界部分を曖昧にする効果があります。境界部分が曖昧になることで、機械学習モデルは、絵の細かい部分にとらわれすぎることなく、全体の特徴を捉えることができるようになります。結果として、未知の絵に対しても、より正確に認識できるようになります。このように、複数枚の絵を混ぜ合わせる新しい方法は、絵の認識の分野で大きな進歩をもたらす可能性を秘めています。今後、様々な分野への応用が期待されます。

2024.11.27

深層学習

AI作曲ツールMuseNetの可能性

近頃、様々な技術が急速に発展していますが、中でも人工知能は目覚ましい進歩を遂げています。この技術革新は、様々な分野に大きな変化をもたらしています。特に、これまで人間の特別な能力と考えられていた芸術の分野においても、人工知能の影響は広がりを見せています。最近、人工知能を使って曲を作る道具が開発され、音楽制作の世界に新たな可能性を広げています。この画期的な道具を使うことで、まるで魔法のように、誰でも作曲家になることができる時代が到来したと言えるでしょう。代表的なものとして、「ミューズネット」という名前の作曲道具が挙げられます。これは、「オープンエーアイ」という会社が開発した人工知能を使った作曲道具です。この道具を使うと、人工知能が様々な要素を組み合わせて、自動的に曲を作ってくれます。これまでの作曲方法では、楽器の演奏技術や音楽理論の知識が必要でしたが、この道具を使えば、そういった専門知識がなくても、誰でも簡単に曲を作ることができるようになりました。この技術は、音楽業界に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、映画やゲームの音楽制作、あるいは個人が自分の好きなように曲を作って楽しむなど、様々な場面での活用が期待されています。しかし、人工知能が作った音楽は、本当に人間の心を動かすことができるのでしょうか？これは、今後の音楽業界において重要な課題となるでしょう。人工知能は、膨大な量の音楽データから学習し、様々なジャンルの曲を作ることができます。しかし、人間の作曲家は、自身の経験や感情を曲に込めて表現します。人工知能が作った曲には、そのような人間の温かさや深みが欠けていると感じる人もいるかもしれません。今後、人工知能と人間の創造性がどのように共存していくのか、注目が集まります。

2024.11.26

深層学習

モデル学習の重要性

人が物事を学ぶように、人工知能も学ぶ必要があります。この学習のことを、モデル学習と呼びます。人工知能の中核を担うこのモデル学習は、大量の情報を与え、そこから規則性や繋がりを見つけることで行われます。まるで、たくさんの絵を見て、それが猫なのか犬なのかを学ぶ子どものようなものです。例えば、猫を判別できる人工知能を作りたいとします。この場合、大量の猫の画像と、猫ではない画像を人工知能に学習させます。猫の画像には、様々な種類の猫、様々な角度から撮られた猫、様々な背景の猫が含まれているでしょう。これらの画像を人工知能は一つ一つ分析し、猫の特徴を捉えようとします。耳の形、目の形、ひげ、体の模様、毛並み、姿勢など、猫には猫特有の特徴があります。人工知能は、これらの特徴を大量のデータから抽出し、猫とは何かを学習していくのです。同時に、猫ではない画像、例えば犬や鳥、車や家などの画像も学習させることで、猫の特徴をより明確に捉えることができます。猫ではないものを見ることで、猫とは何が違うのかを理解し、猫であることの条件を絞り込んでいくのです。この学習プロセスは、まるで子どもが繰り返し練習することで自転車に乗れるようになる過程に似ています。最初は転んだり、うまくバランスが取れなかったりするかもしれませんが、練習を重ねるにつれて、無意識のうちに自転車の乗り方を体得していくように、人工知能も大量のデータからパターンを学び、最終的には新しい画像を見せても、それが猫かそうでないかを判断できるようになるのです。このようにして、人工知能は特定の作業をこなすための知識を身につけていきます。そして、このモデル学習こそが、人工知能の性能を大きく左右する重要な工程と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

モデルドリフト：ＡＩモデルの劣化を防ぐ

機械学習の分野では、予測や判断を行うために、大量のデータを使って訓練された人工知能モデルが広く使われています。これらのモデルは、学習したデータに基づいて未来の出来事を予測したり、適切な行動を決定したりします。学習データは、いわばモデルの知識の源泉であり、モデルの性能を左右する重要な要素です。しかしながら、現実世界は常に変化し続けているため、時間の経過とともに、モデルが学習したデータと現実世界のデータとの間にずれが生じることがあります。この現象は「モデルドリフト」と呼ばれ、モデルの性能低下を引き起こす大きな要因となっています。モデルドリフトは、まるで古い地図を使って新しい街を探索するようなものです。かつては正確だった地図も、街の構造が変わってしまえば、もはや役に立たなくなってしまいます。同様に、人工知能モデルも、変化する現実世界に適応できなければ、その予測や判断の精度は低下し、誤った結果をもたらす可能性があります。例えば、商品の需要予測モデルが、過去のデータに基づいて学習されているとします。しかし、消費者の嗜好や経済状況が変化した場合、モデルは需要を正確に予測できなくなり、過剰在庫や品切れといった問題を引き起こす可能性があります。また、医療診断モデルが、特定の患者集団のデータで学習されている場合、異なる特性を持つ患者集団に適用すると、誤診につながる可能性があります。このように、モデルドリフトは様々な分野で深刻な問題を引き起こす可能性があります。そのため、モデルの性能を維持するためには、定期的にモデルを再学習し、最新のデータに適応させることが重要です。さらに、モデルの性能を監視し、ドリフトの兆候を早期に検知する仕組みを構築することも必要です。これにより、モデルの精度を維持し、信頼性の高い予測や判断を実現することができます。

2024.11.26

機械学習

ＡＩモデル実装後の継続評価

機械学習の模型作りが終わると、いよいよ実際に使えるようにする段階に入ります。この段階では、作った模型を現実のデータに当てはめ、未来のことやものの分け方などを推測できるようになります。例えば、お客さんがどんな物を買うか予測する模型であれば、ホームページに組み込んで商品の提案に役立てます。お客さんがどんな物に興味を持っているか、どんな物を買ったことがあるかなどの情報から、次にどんな物を欲しがるかを予測し、おすすめ商品として表示するのです。これは、まるで優秀な店員さんがお客さんの好みを覚えていて、ぴったりの商品を勧めてくれるようなものです。また、不正なお金の使い方を見つける模型であれば、銀行の仕組みの中に組み込んで、不正なお金の動きを監視するために使えます。怪しいお金の動きを模型が見つけ出し、すぐに担当者に知らせることで、被害を最小限に抑えることができます。これは、まるで警備員が常に目を光らせて不正を見つけるように、システムが自動で不正を監視してくれるようなものです。模型を実際に使えるようにするには、ただ模型を置くだけでは不十分です。模型が正しく働くための環境を整えたり、他の仕組みとつなげたりするなど、細かい準備が必要です。これは、研究室で実験していたものを、実際の現場で使えるようにするようなものです。模型が本当に役に立つようになるためには、現場の状況に合わせて微調整したり、常に新しいデータを取り込んで学習させ続けたりする必要があります。まるで、新入社員を現場に配属して、仕事を教えたり、経験を積ませたりするように、模型も実際の現場で育てていく必要があるのです。このように、模型を実際に使えるようにする段階は、模型が真価を発揮し始める大切な局面と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

モデル作成：ＡＩ開発の道筋

人工知能という技術は、近頃、私たちの暮らしや仕事の中で、急速に広がりを見せています。様々な分野で、これまでになかった革新を生み出し、私たちの生活を大きく変えつつあります。この人工知能の中核となるのが、人工知能モデルです。人工知能モデルは、人間の脳のように、情報から学習し、判断や予測を行います。そして、この人工知能モデルを作り出す作業こそが「モデルオーサリング」と呼ばれています。モデルオーサリングは、人工知能開発の中でも特に重要な工程です。まるで、熟練した職人が、丹精込めて工芸品を作り上げるように、高度な技術と専門知識を駆使して、緻密な作業を積み重ねていく必要があります。この作業は、一筋縄ではいかず、複雑で難しいものです。モデルオーサリングでは、まず、人工知能に学習させるための膨大な量の情報を集めます。そして、集めた情報を整理し、人工知能が理解しやすい形に変換していきます。さらに、人工知能の学習方法や、判断基準などを細かく調整することで、目的の動作をするように教え込んでいきます。モデルオーサリングの良し悪しは、人工知能の性能を大きく左右します。精度の高い、信頼できる人工知能を作り出すためには、質の高いモデルオーサリングが不可欠です。そのため、近年、モデルオーサリングの重要性はますます高まっており、多くの企業や研究機関が、この技術の向上に力を入れています。優れたモデルオーサリング技術を持つ人材は、今後ますます需要が高まっていくでしょう。本稿では、これからモデルオーサリングの全体像や、その重要性について、詳しく説明していきます。まずは、モデルオーサリングの基本的な考え方から見ていきましょう。

2024.11.26

機械学習

モバイルネット：軽量で高速な畳み込みニューラルネットワーク

持ち運びできる電話や小型の機械など、計算に使える力が少ない環境でもうまく動くように作られた、軽くて速い畳み込みニューラルネットワークのことを、モバイルネットと言います。畳み込みニューラルネットワークとは、画像を認識する能力に長けた仕組みのことです。普通の畳み込みニューラルネットワークは高い精度を誇りますが、その分多くの部品を必要とするため、記憶する場所や計算に時間がかかってしまいます。モバイルネットは、少ない部品で計算を行うことで、限られた資源の中でもしっかり動くように工夫されています。部品の数を減らしながらも、精度を保つように設計されているのです。この画期的な技術のおかげで、高性能な画像認識などを、たくさんの機器で使えるようになりました。例えば、持ち運びできる電話で写真を撮ると、写っているものが何かを瞬時に認識してくれる機能も、モバイルネットの技術が活かされています。モバイルネットは、写真の分類、写っている物の判別、写真の分割など、様々な作業に役立ちます。作業の効率と精度のバランスが良いので、持ち運びできる機器や、情報を処理する端末での利用に最適です。例えば、工場の機械にモバイルネットを搭載することで、製品の不良個所を自動で見つけることができます。また、自動運転の車に搭載すれば、周りの状況を認識して安全な運転を支援することができます。このように、モバイルネットは私たちの生活をより便利で豊かにするために、様々な場面で活躍が期待されています。従来の大きな機械でしかできなかった高度な画像処理が、モバイルネットによって小さな機器でも可能になったことで、私たちの未来は大きく変わっていくでしょう。

2024.11.26

深層学習

モバイル端末に最適なMnasNet

近年の技術革新は目覚ましく、中でも深層学習と呼ばれる技術は様々な分野で目覚ましい成果を上げています。深層学習では、モデルの構造が性能を大きく左右するため、モデル構造の設計は非常に重要です。特に、スマートフォンや携帯情報端末などの限られた計算資源の中で高い性能を実現するには、緻密で高度な設計が必要とされます。これまで、専門家が長年の経験と知識に基づいて、手作業でモデル構造を設計していました。これは大変な労力と時間を要する作業でした。エムナスネットと呼ばれる革新的な手法は、この困難な設計作業を自動化することで、飛躍的な性能向上を実現しました。エムナスネットは、自動機械学習と呼ばれる技術を用いて、自動的に最適なモデル構造を探し出すことができます。まるで職人が丹念に作品を作り上げるように、様々なモデル構造を試し、その中から最も性能が良いものを選び出すのです。従来の手作業による設計では、高精度と高速処理を両立させることが非常に困難でした。限られた計算資源の中で高精度を実現しようとすると、処理速度が遅くなってしまい、逆に高速処理を優先すると精度が低下してしまうという問題がありました。エムナスネットは、この相反する要求を満たす、まさに夢のような技術です。エムナスネットによって、スマートフォンや携帯情報端末向けの、高精度かつ高速処理を実現する深層学習モデルの開発が可能となりました。これは、様々な応用分野で大きな革新をもたらすでしょう。例えば、画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術がより高度になり、私たちの生活をより便利で豊かにしてくれると期待されます。また、これまで深層学習の利用が難しかった分野にも応用が広がり、新たな技術革新の波が生まれるかもしれません。

2024.11.26

深層学習

Mixup：画像合成による精度向上

近頃、絵を描くように画像を混ぜ合わせる斬新な手法が、画像認識の分野で話題を呼んでいます。この手法は「混ぜ合わせ」と呼ばれ、限られた学習データから新たなデータを人工的に作り出す技術である「データ拡張」の一種です。データ拡張は、いわば画家のパレットのように、限られた絵の具から様々な色を作り出すことで、より豊かな表現を可能にする技術です。「混ぜ合わせ」は、このデータ拡張の手法の中でも特に独創的で、二つの画像を異なる比率で重ね合わせることで、全く新しい画像を生成します。まるで絵の具を混ぜ合わせるように、二つの画像が滑らかに融合し、新しい画像が誕生するのです。例えば、猫と犬の画像を混ぜ合わせると、猫のような犬、あるいは犬のような猫といった、今までにない画像が生成されます。この混ぜ合わせの比率は自在に変更可能で、猫の要素を多くしたり、犬の要素を多くしたりと、様々なバリエーションを生み出すことができます。このようにして生成された新たな画像は、元の画像には存在しない特徴を持つため、学習データの多様性を飛躍的に高めることができます。多様なデータで学習したモデルは、様々な変化に対応できる柔軟性を持ち、未知の画像に遭遇した際にも、高い精度で識別できるようになります。これは、様々な絵の具を混ぜ合わせて微妙な色彩を表現できるようになる画家の訓練にも似ています。多くの色を混ぜ合わせる経験を積むことで、画家の色彩表現はより豊かになり、見たことのない風景も正確に描写できるようになるでしょう。「混ぜ合わせ」も同様に、モデルに多様な画像を学習させることで、未知の画像への対応力を高め、画像認識技術の更なる進化を促すと期待されています。

2024.11.26

深層学習

活性化関数Mish：AIの新たな活力

人間の脳の仕組みを真似た人工知能の中核となるのが、ニューラルネットワークです。これは、まるで神経細胞のネットワークのように、複雑な問題を学習し解決する能力を持っています。このネットワークの中で、信号の伝達を調整する重要な役割を担っているのが活性化関数です。ニューラルネットワークは、ニューロンと呼ばれる小さな処理単位が interconnected 、まるで鎖のように繋がって構成されています。それぞれのニューロンは、他のニューロンから入力信号を受け取ります。そして、活性化関数がその信号の大きさを調整し、次のニューロンへ出力信号として送ります。活性化関数は、ニューロンの「点火装置」のような役割を果たします。入力信号が一定の強さに達しない場合、活性化関数は信号を弱め、次のニューロンへはほとんど伝わりません。逆に、入力信号が十分に強い場合、活性化関数は信号を増幅し、次のニューロンへと伝えます。活性化関数が重要な理由は、ニューラルネットワークに非線形性を与えるからです。もし活性化関数がなければ、ニューラルネットワークは単純な比例関係しか表現できず、複雑な問題を解くことができません。活性化関数によって、ニューラルネットワークは複雑な曲線やパターンを学習し、より高度な問題にも対応できるようになります。適切な活性化関数を選ぶことは、ニューラルネットワークの学習効率や精度を向上させる上で非常に重要です。問題の種類やデータの特性に合わせて、様々な種類の活性化関数から最適なものを選択する必要があります。活性化関数は、ニューラルネットワークの性能を最大限に引き出すための、いわば「魔法の薬」のような存在と言えるでしょう。

2024.11.26

深層学習

勝負に勝つための必勝法：ミニマックス法

ミニマックス法は、二人で勝負を決めるタイプのゲームで、最適な作戦を考えるための方法です。このタイプのゲームは、チェスや将棋、オセロのように、必ず勝敗が決まり、運の要素はなく、お互いの手の内がすべて見えているという特徴があります。ミニマックス法では、ゲームの木と呼ばれる図を使って、これから起こりうるゲームのすべての手順を調べます。この木は、枝分かれした図で、それぞれの分岐点でどちらかの相手が手を選び、最終的に葉の部分で勝敗が決まります。ミニマックス法は、この木全体を調べ、自分の得点が最大に、相手の得点が最小になるような手を探します。たとえば、自分が次に手を打つ場面を考えてみましょう。可能な手がいくつかあるとします。それぞれの手に対応する枝をたどっていくと、相手の番になります。相手も、自分の得点が最大になるように手を選びます。これを繰り返して、最終的に葉の部分、つまりゲームの終わりまでたどります。それぞれの葉には、自分の得点が決まっています。ここで、相手は自分の得点を最小にするように手を選ぶと考えます。つまり、自分が次に選べる手それぞれについて、相手が最も自分に不利な手を選んだ場合の自分の得点を考えます。そして、それらの得点の中で最大のものを選ぶのが、ミニマックス法です。このように、ミニマックス法は、相手が最善を尽くすことを前提に、自分が確実に得られる最大の得点を得るための作戦を立てる方法です。ただし、ゲームによっては、ゲームの木が非常に大きくなり、すべての展開を調べるのが現実的に不可能な場合もあります。そのような場合は、探索の深さを制限したり、枝刈りなどの工夫が必要になります。

2024.11.26

アルゴリズム

画像生成AI「Midjourney」の魅力

「ミッドジャーニー」という画期的なサービスが登場し、絵を描くための高い技術や長い訓練を必要とせずに、誰でも簡単に絵を描けるようになりました。これは、文章から絵を作り出す、人工知能を使った全く新しいサービスです。言葉で表現した情景を、まるで魔法のように絵に変えてくれます。具体的な描写はもちろんのこと、抽象的な概念や雰囲気までも見事に捉え、想像をはるかに超えた芸術的な絵を作り出すことができます。例えば、「夕焼けに染まる静かな海辺」という言葉を入力すれば、燃えるような夕焼けと穏やかな波の音が聞こえてきそうな、まるで写真のようなリアルな絵が生成されます。また、「喜びに満ちた未来都市」のような抽象的な言葉を入力しても、明るい色彩と未来的な建物が調和した、想像力を掻き立てるような絵が生成されます。このサービスの革新性は、絵を描く技術を持たない人でも、自分の頭の中にあるイメージを簡単に絵にすることができる点にあります。これまで、絵を描くには高度な技術と訓練が必要でした。しかし、「ミッドジャーニー」は、誰もが手軽に創造的な表現を楽しめる道具として、新しい可能性を切り開いています。子供たちは自由に想像を膨らませ、思い描いた夢の世界を絵にすることができます。また、仕事で絵を描く必要のある人にとっても、このサービスは強力な助っ人となるでしょう。例えば、広告や出版物のデザイン、商品のイメージ図などを簡単に作成することができます。「ミッドジャーニー」は、絵を描くことへの敷居を大きく下げ、誰もが創造性を発揮できる世界を実現しました。この革新的なサービスは、私たちの生活に大きな変化をもたらし、今後、様々な分野で活用されることが期待されます。まるで魔法のような技術で、言葉が絵に変わる感動を、ぜひ体験してみてください。

2024.11.26

画像生成

マイクロソフト：進化する人工知能技術

マイクロソフト社は、アメリカのワシントン州に本社を置く、世界規模で活動する情報技術関連企業です。パソコンやサーバー、スマートフォンといった様々な機器で動く基本ソフトや応用ソフト、加えてクラウドサービスなどを開発・販売し、世界中で広く使われています。同社を代表する製品の一つに、パソコンの基本ソフトであるウィンドウズがあります。ウィンドウズは、世界中のパソコンで広く利用されており、多くの利用者に親しまれています。ウィンドウズは、時代に合わせて改良を重ね、使いやすさと機能性を向上させてきました。また、マイクロソフト社は、ワード、エクセル、パワーポイントといったオフィスソフトも提供しています。これらのソフトは、文書作成、表計算、プレゼンテーション作成といった事務作業に欠かせないものとなっており、企業や教育機関、個人など、様々な場面で使われています。これらのソフトも、ウィンドウズと同様に、常に最新の技術を取り入れ、進化を続けています。近年、マイクロソフト社はクラウドサービスにも力を入れています。クラウドサービスとは、インターネットを通じて様々なサービスを利用できる仕組みです。マイクロソフト社が提供するクラウドサービスの一つである「アジュール」は、世界中の企業や個人に利用されており、データの保存や処理、人工知能の活用など、様々な用途で使われています。マイクロソフト社は、常に時代の最先端技術の開発に取り組んでいます。特に人工知能の分野では、世界を牽引する存在として、研究開発に多額の投資を行っています。今後、マイクロソフト社は、人工知能やクラウド技術を駆使し、更なる革新的な製品やサービスを提供していくと期待されています。

2024.11.26

WEBサービス

距離学習：データの識別を容易にする

距離学習とは、ものごとの関係性を「距離」という考え方で捉え、その距離をうまく調整することで、ものごとの違いを分かりやすくする機械学習の方法です。似ているものは近くに、違っているものは遠くに配置することを目指します。たとえば、果物を分類する場合を考えてみましょう。りんご同士は近くに並べ、りんごとは違う種類の果物、たとえばバナナやオレンジは遠くに置くように学習させます。この学習によって、私たちはりんごの特徴をより深く理解し、他の果物と区別できるようになります。従来の分類方法では、それぞれの果物がどの種類に属するかを直接学習させていました。しかし、距離学習では果物同士の関係性に注目します。つまり、りんごとりんごは似ている、りんごとはバナナは似ていない、といった関係性を学習させるのです。これにより、より複雑なデータ構造にも対応できるようになります。たとえば、りんごにも色々な種類があります。赤いりんご、青いりんご、緑色のりんごなどです。これらのりんごは、他の果物と比べると明らかにりんごですが、それぞれ微妙な違いがあります。距離学習では、これらの微妙な違いも捉えることができるため、赤いりんご同士、青いりんご同士といったように、より細かい分類を行うことができます。また、果物だけでなく、様々な分野で応用されています。例えば、画像認識では、似た画像を近くに、異なる画像を遠くに配置することで、画像検索の精度を向上させることができます。また、音声認識では、似た音声を近くに、異なる音声を遠くに配置することで、音声認識の精度を向上させることができます。さらに、文字認識の分野でも、似た文字を近くに、異なる文字を遠くに配置することで、文字認識の精度を向上させることができます。このように、距離学習は、様々な分野で活用され、高い成果を上げています。

2024.11.26

機械学習

メタ社の未来：人工知能への挑戦

米国西海岸のカリフォルニア州に拠点を置く巨大企業、メタ社は、かつては人と人をつなぐ交流の場を提供する会社として広く知られていました。世界中に多くの利用者がいるこの会社は、今なお多くの人々に利用されています。しかし、メタ社は現状に満足することなく、常に新しい分野に挑戦し続けています。近年、特に注目されているのが、人間の知能を模倣する技術である人工知能の分野への進出です。メタ社は、これまでに蓄積してきた膨大な量のデータと、高度な技術力を武器に、人工知能の未来を大きく変えようとしています。人工知能の開発には、大量のデータと高度な計算能力が必要不可欠です。メタ社は、世界中の人々が利用する交流サイトを通じて、膨大な量のデータを集めてきました。また、長年にわたる技術開発により、高度な計算能力も保有しています。これらの強みを活かすことで、メタ社は人工知能の分野で急速に存在感を高めています。メタ社の人工知能への挑戦は、単なる技術の革新にとどまりません。私たちの日常生活にも、大きな影響を与える可能性を秘めています。例えば、人工知能を活用した新しいサービスの開発や、既存のサービスの向上などが期待されます。また、人工知能は、医療や教育、交通など、様々な分野での活用が期待されています。メタ社は、人工知能技術を通じて、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。メタ社の挑戦は、私たちに多くの可能性を示すとともに、人工知能技術の発展に伴う課題も浮き彫りにしています。例えば、人工知能の倫理的な問題や、雇用への影響などが議論されています。メタ社は、これらの課題にも真摯に向き合い、責任ある企業として行動していく必要があります。今後のメタ社の動向は、人工知能技術の発展を占う上で重要な鍵となるでしょう。

2024.11.26

WEBサービス

メタ学習：学習を学ぶAI

機械学習という技術は、データから知識を学ぶ方法です。この機械学習の中でも、「メタ学習」という、より高度な学習方法が注目を集めています。メタ学習とは、学習方法そのものを学ぶという、人間の学習に近い考え方です。私たちは、新しいことを学ぶ時、過去の経験から得た学習方法を無意識に活用しています。例えば、自転車に乗ることを覚えた経験は、その後、バイクの運転を学ぶ際に役立つでしょう。このように、過去の学習経験を活かして、新しい課題に効率的に対応していく能力が人間にはあります。メタ学習も同様に、過去の様々な学習経験から得られた知識やパターンを「メタデータ」として蓄積し、これを活用することで、新しい学習をよりスムーズに進めることを目指します。従来の機械学習では、大量のデータを使って学習モデルを訓練していました。しかし、メタ学習は、学習のやり方自体を学ぶため、少ないデータでも効率的に学習することができます。具体的な例として、画像認識の課題を考えてみましょう。従来の手法では、大量の画像データが必要でしたが、メタ学習では、少ない画像データでも高い認識精度を達成することが可能です。これは、過去の画像認識タスクで得られたメタデータを活用し、新しい画像認識タスクに効率的に適応できるためです。このように、メタ学習は、学習プロセス自体を最適化することで、従来の機械学習の限界を超える可能性を秘めています。大量のデータ収集が難しい分野や、状況の変化に柔軟に対応する必要のある分野において、メタ学習は今後ますます重要な役割を果たしていくと考えられます。

2024.11.26

機械学習

メルカリ、対話型ＡＩで商品検索

株式会社「メルカリ」が２０２３年に発表した画期的な商品検索機能は、会話形式で商品を探すことを可能にしました。この機能は、同社の運営するフリーマーケットアプリ「メルカリ」と「メルカリShops」で利用できます。基盤となっているのは、対話型の高度な人工知能「ChatGPT」です。従来の検索方法は、キーワードを入力して合致する商品を表示するものでした。例えば「電車　おもちゃ」といった単語を入力して検索していました。しかし、この新しい検索機能では、まるで店員さんと会話をするように、欲しい商品の詳細を伝えることができます。「子供の誕生日プレゼントに、予算３０００円くらいで、５歳の男の子が喜びそうな電車のおもちゃを探しています」のように、具体的な要望を自然な言葉で入力するだけで、人工知能が膨大な商品データの中から最適な商品を選んで提案してくれます。この対話型の検索方法は、従来のキーワード検索よりも、はるかに直感的で使いやすいものとなっています。まるで実際に買い物しているかのような感覚で商品を探すことができるため、欲しい商品がなかなか見つからないといったもどかしさを感じることが少なくなります。特に、初めてフリーマーケットアプリを使う人や、検索に慣れていない人でも、簡単に希望の商品を見つけることができるでしょう。また、自分の希望を細かく伝えることができるため、より満足度の高い商品探しが期待できます。この革新的な検索機能は、インターネット上の買い物体験を大きく変える可能性を秘めています。

2024.11.26

WEBサービステキスト生成ビジネスへの応用

機械学習の評価指標：MedAE入門

真ん中絶対誤差（略して、ま誤差）は、機械学習のモデルがどれくらい正確に数値を予想できるかを測る物差しです。言い換えると、予想した値と本当の値がどれくらい離れているかを測るものです。特に、数値を予想する問題でよく使われます。ま誤差は、「誤差の絶対値の中央値」として計算されます。まず、モデルに色々な値を予想させます。そして、それぞれの予想値と本当の値の差を調べます。この差を「誤差」と言います。誤差にはプラスとマイナスがありますが、ま誤差では、誤差のプラスマイナスを無視するために、誤差の絶対値を使います。例えば、誤差が「３」と「－５」だった場合、絶対値はどちらも「３」と「５」になります。次に、これらの絶対値を小さい順に並べ替えます。そして、ちょうど真ん中に来る値を見つけます。これがま誤差です。ま誤差の大きな特徴は、極端に大きい値や小さい値に影響されにくいことです。このような極端な値を外れ値と呼びます。例えば、ほとんどの家の値段が３千万円から５千万円の範囲にある地域で、１００億円の城が売られていたとします。もし家の値段を予想するモデルを作った場合、この１００億円の城は外れ値になります。普通の誤差（平均絶対誤差）を使うと、この外れ値に大きく影響されてしまいます。しかし、ま誤差は真ん中の値を使うので、このような外れ値に影響されにくく、より信頼できる結果を得ることができます。つまり、ま誤差は、外れ値を含むかもしれないデータに対して特に役立つ評価方法と言えるでしょう。たくさんのデータの中にいくつかおかしな値が混ざっていても、ま誤差を使えば、モデルの本当の性能を正しく評価することができます。

2024.11.26

機械学習

平均絶対偏差：データのばらつきを測る

平均絶対偏差は、データのばらつき具合を測るものさしの一つです。ばらつき具合とは、データの値が平均値からどれくらい離れているかを示すものです。平均絶対偏差は、平均偏差や絶対偏差とも呼ばれます。平均絶対偏差の計算方法は以下のとおりです。まず、データのそれぞれの値と平均値との差を計算します。次に、それぞれの差の絶対値を求めます。絶対値とは、数の正負の符号を無視した値のことです。例えば、３の絶対値は３、−３の絶対値も３です。最後に、これらの絶対値の平均値を計算します。この平均値が平均絶対偏差です。平均絶対偏差は、データの中心、つまり平均値からの平均的な距離を表しています。平均絶対偏差の値が大きいほど、データのばらつき具合が大きいことを示します。逆に、値が小さいほど、データは平均値の近くに集まっていることを示します。例えば、ある商品の毎日の売り上げ個数を記録したデータがあるとします。このデータの平均絶対偏差を計算することで、売り上げ個数が平均値からどれくらい変動しているかを把握することができます。これは、在庫管理や販売戦略の立案に役立ちます。1日の売り上げ個数が大きく変動する場合、在庫を多めに持っておく必要があるかもしれません。逆に、売り上げ個数が安定している場合は、在庫を少なく抑えることができます。平均絶対偏差には、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。外れ値とは、他のデータから大きく離れた値のことです。例えば、ほとんどのデータが０から１０の範囲にあるのに、一つだけ１００という値がある場合、この１００という値は外れ値と考えられます。外れ値は、平均値などの統計量に大きな影響を与えますが、平均絶対偏差は外れ値の影響を受けにくいため、データに外れ値が含まれている場合でも、ばらつき具合を正しく評価することができます。

2024.11.26

アルゴリズム

平均と平均値：その違いとは？

私たちが普段「平均」と言う時、特に種類を考えずに使っていることが多いでしょう。例えば、テストの点数の平均点や、一ヶ月の食費の平均額などを計算する際に、深く考えることなく「平均」という言葉を使います。しかし、統計の世界では「平均」には様々な種類があり、それぞれ計算方法や使い道が違います。データの特徴をより正しく捉えるためには、これらの平均をきちんと使い分ける必要があるのです。代表的な平均の種類としては、算術平均、幾何平均、調和平均などがあります。算術平均は、全ての値を足し合わせて、値の個数で割るという、最もよく知られている平均の計算方法です。例えば、３つの値５、７、９の算術平均は、（５＋７＋９）÷３＝７となります。これは、テストの平均点や、一日の平均気温などを計算する際に用いられます。一方、幾何平均は、値を全て掛け合わせて、その値の個数乗根を求めるという計算方法です。これは、成長率や変化率といった、比率の平均を求める際に適しています。例えば、ある商品の価格が一年目に２倍、二年目に３倍になった場合、全体の平均的な増加率は幾何平均を用いて計算します。具体的には、(２×３)の２乗根、つまり√６≒2.45倍となります。調和平均は、値の逆数の算術平均を求め、その逆数をとるという計算方法です。これは、速度や割合の平均を求める際に適しています。例えば、行きは時速６０キロ、帰りは時速４０キロで移動した場合の平均速度は、調和平均を用いて計算します。具体的には、(1/60 + 1/40) ÷ 2 = 1/48 の逆数、つまり時速48キロとなります。このように、平均には様々な種類があり、それぞれ計算方法と使い道が異なります。データの種類や目的に合わせて適切な平均値を選ぶことで、より正確な分析を行うことができます。どの平均を使うべきか迷った時は、それぞれの平均がどのような性質を持っているかを思い出し、状況に応じて適切なものを選ぶようにしましょう。

2024.11.26

分析

Matplotlibでデータを見える化

近頃、様々な分野で情報分析が重要となっています。集めた情報を分かりやすく示すことは、分析結果を理解しやすくする上で欠かせません。大量の数字がただ並んでいるだけでは、そこから何が読み取れるのか分かりづらいものです。だからこそ、情報を分かりやすい形に変換して見せる道具が必要となります。Pythonで使える道具の一つとして、Matplotlibという便利な図表作成の仕組みがあります。この仕組みを使うと、様々な種類のグラフを簡単に作ることができます。棒グラフや円グラフ、折れ線グラフなど、目的に合わせて自由に選ぶことができます。散布図なども描くことができ、データの分布や傾向を把握するのにも役立ちます。 Matplotlibは、無料で使える公開された仕組みであり、仕事で使うこともできます。誰でも気軽に利用できるため、情報分析をする上でなくてはならない道具と言えるでしょう。使いやすさもMatplotlibの特徴の一つです。少しの指示を書くだけで、複雑なグラフでさえも簡単に作成できます。さらに、グラフの色や形、大きさなども細かく調整できるので、より分かりやすく、見栄えの良いグラフを作成することが可能です。 Matplotlibは、情報分析を行う多くの人にとって心強い味方です。誰でも簡単に使いこなせる手軽さと、高品質なグラフを作成できる性能を兼ね備えています。もし、あなたが情報分析に携わっているのであれば、Matplotlibをぜひ活用してみてください。きっと、あなたの情報分析作業をより効率的に、そしてより効果的にしてくれるはずです。大量のデータに圧倒されることなく、その背後にある意味を見出すためにも、Matplotlibは強力な武器となるでしょう。視覚的に情報を捉えることで、新たな発見や洞察が得られる可能性も広がります。

2024.11.26

分析

Mask R-CNNで画像認識

写真や絵に何が描かれているかを理解する技術は、近年目覚ましい発展を遂げています。中でも、「物体検出」と「領域分割」は重要な役割を担っています。この二つの技術を組み合わせた革新的な手法が「マスク・アールシーエヌエヌ」です。物体検出とは、写真の中に写っているものを見つけて、そのものの位置を四角で囲む技術です。例えば、一枚の写真に猫と犬が写っていれば、それぞれの動物を囲む四角が描かれます。この技術によって、写真の中に何が写っているかを素早く把握することができます。しかし、四角で囲むだけなので、ものの正確な形まではわかりません。一方、領域分割は、写真の中のそれぞれの点一つ一つがどの物に属しているかを判別する技術です。物体検出では四角で囲むだけでしたが、領域分割ではものの輪郭まで正確に捉えることができます。例えば、猫の耳や尻尾の形、犬の毛並みなども細かく識別することができます。これにより、ものの形や大きさまで細かく把握することが可能になります。マスク・アールシーエヌエヌは、この物体検出と領域分割を同時に行うことができる画期的な手法です。写真に猫と犬が写っていれば、それぞれの動物を囲む四角を描くだけでなく、それぞれの動物の形にぴったり合った領域を色分けして表示することができます。これは、まるで写真に写っているものを切り抜くように、ものの輪郭を正確に捉えていることを意味します。このように、マスク・アールシーエヌエヌは、写真に何が写っているかを理解するだけでなく、それぞれのものの形や大きさまで詳細に把握することを可能にする、高度な画像認識技術です。

2024.11.26

深層学習