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動画生成AI：Make-a-Videoとは

近年、話題となっている人工知能技術の一つに、文字から動画を作り出す技術があります。この技術は、メタ社が２０２２年９月に「動画を作ろう」という意味を持つ「メイク・エー・ビデオ」という名前で発表したことから広く知られるようになりました。それ以前は、人工知能による絵画制作はよく知られていましたが、動画制作は非常に難しいと考えられていました。ところが、「メイク・エー・ビデオ」は、文字から絵を作る技術を応用することで、動画制作を可能にしました。使い方はとても簡単で、作りたい動画を表す言葉をいくつか入力するだけです。例えば、「湖を泳ぐ犬」と入力すると、本当に犬が湖を泳いでいる短い動画が作られます。まるで魔法のように動画が現れるため、多くの人々が驚き、そして大きな関心を寄せました。この技術は、動画制作の新しい可能性を示した画期的なものと言えます。これまで、動画を作るには専門的な知識や技術、そして多くの時間が必要でした。しかし、この技術を使えば、誰でも簡単に短い動画を作ることができます。そのため、今後、様々な分野で活用されることが期待されています。例えば、広告や教育、娯楽など、動画が使われるあらゆる場面で役立つでしょう。人工知能による動画制作技術は、まだ発展途上ではありますが、今後ますます進化していくと考えられます。より長い動画や、より複雑な内容の動画も作れるようになるでしょう。近い将来、私たちの生活の中で、人工知能が作った動画を目にする機会がますます増えていくことでしょう。

2024.11.26

画像生成

機械学習：データが未来を創る

機械学習とは、人のように考える機械を作るための学問分野の一つであり、特に、機械にたくさんの情報を覚えさせて、そこから機械自身に規則やパターンを見つけ出させることを目指しています。これは、まるで人間がたくさんの経験を積むことで、物事の判断や予測が上手くなっていく過程に似ています。従来の計算機を使うやり方では、人が全ての規則や手順を細かく指示する必要がありました。例えば、りんごを見分けるためには、「赤い」「丸い」「甘い」といった特徴を全て教えてあげる必要があったのです。しかし、機械学習では違います。大量のりんごの画像やデータを与えることで、機械学習は自分で「りんごとは何か」を理解していきます。機械学習には大きく分けて三つの学び方があります。一つは「教師あり学習」です。これは、正解付きのデータを使って学習する方法です。例えば、たくさんのりんごの画像と、「これはりんご」「これはみかん」といった正解ラベルを一緒に与えることで、機械はりんごを見分けることを学習します。二つ目は「教師なし学習」です。これは、正解ラベルのないデータから、データ自身に隠れた構造や特徴を見つける学習方法です。例えば、大量の果物の画像だけを与えると、機械学習は「赤いグループ」「黄色いグループ」といったように、自分で果物を分類するかもしれません。三つ目は「強化学習」です。これは、試行錯誤を通じて学習する方法です。機械は、ある行動をとった結果として報酬や罰を受け取り、より多くの報酬を得られるように行動を学習していきます。例えば、ロボットに歩行を学習させる場合、うまく歩けたら報酬を与え、転倒したら罰を与えることで、ロボットは徐々に上手に歩けるようになっていきます。このように、機械学習はデータから自動的に学び、予測や判断を行うことができるという点で、従来の計算機の使用方法とは大きく異なります。そして、この技術は、私たちの生活の様々な場面で既に活用されており、今後ますます重要な役割を果たしていくと考えられています。

2024.11.26

機械学習

MTransforOffice：仕事効率化の革新

仕事で使う書類や表計算、発表資料などを作る際に、言葉の壁に悩まされた経験はありませんか？今や世界を相手に仕事をするのが当たり前の時代ですが、言葉が違う相手に自分の考えを伝えるのは大変な手間がかかります。翻訳作業に追われて、本来やるべき仕事に手が回らない、なんてこともあるでしょう。そんな悩みを解決するのが、『瞬時に翻訳、作業効率向上』を実現する革新的な自動翻訳サービス、『エムトランスフォーオフィス』です。エムトランスフォーオフィスは、日々の業務に欠かせないマイクロソフト社の事務用ソフトと連携して使える便利なサービスです。電子メールのやり取りや、文書作成、発表資料の準備など、様々な場面で活躍します。これまで翻訳に費やしていた時間を大幅に減らし、本来の仕事に集中できる時間を増やすことで、仕事の効率を大きく向上させます。例えば、海外の取引先とのメールのやり取りで、いちいち翻訳サイトを開いて文章をコピー＆ペーストする必要はもうありません。エムトランスフォーオフィスを使えば、メールソフト上で直接翻訳できるので、わずらわしい手間を省き、スムーズなコミュニケーションを実現できます。また、重要な会議の資料作成も、エムトランスフォーオフィスがあれば迅速に進められます。多言語対応の資料を短時間で作成できるため、準備に追われることなく、内容の検討や戦略の練り上げに時間を割くことができます。さらに、エムトランスフォーオフィスは、高い精度で翻訳を行うだけでなく、文書の書式やレイアウトも保持します。そのため、体裁の整った、見栄えの良い資料を簡単に作成することが可能です。エムトランスフォーオフィスは、現代のビジネスパーソンにとって、なくてはならない頼もしい味方です。言葉の壁を乗り越え、グローバルな舞台で活躍するために、エムトランスフォーオフィスをぜひ活用してみてください。きっと、あなたの仕事の効率を飛躍的に向上させ、新たな可能性を広げてくれるはずです。

2024.11.26

WEBサービス

機械学習の指標：平均二乗対数誤差

平均二乗対数誤差（略して平均二乗対数誤差）は、機械学習の分野で、作った模型の良し悪しを測るものさしの一つです。特に、本当の値と予想した値の比率がどれくらい合っているかを重視したい時に使われます。よく似たものさしに、平均二乗誤差というものがあります。これは、本当の値と予想した値の差を二乗して、その平均を計算します。一方、平均二乗対数誤差は、本当の値と予想した値のそれぞれに対数をとってから、その差を二乗し、平均を計算します。対数を使うことで、本当の値と予想した値の比率の違いに注目することができます。例えば、本当の値が１００で予想した値が１１０の場合と、本当の値が１０で予想した値が１１の場合を比べてみましょう。平均二乗誤差では、この二つの場合の誤差は大きく異なります。しかし、平均二乗対数誤差では、ほぼ同じ誤差として扱われます。これは、どちらも本当の値に対して１．１倍ずれているからです。つまり、平均二乗対数誤差は、値の大きさそのものの違いよりも、比率の違いを重視していると言えるでしょう。この特徴から、平均二乗対数誤差は、商品の売上の予想や、サービスの需要予想など、予想した値の比率が重要な仕事でよく使われます。例えば、来月の売上を予想する際に、１００万円の売上を１１０万円と予想した場合と、１０万円の売上を１１万円と予想した場合では、金額の差は大きく異なりますが、比率のずれは同じです。このような場合、平均二乗対数誤差を用いることで、比率のずれを適切に評価することができます。また、対数をとることで、極端に大きな値や小さな値の影響を抑えることもできます。

2024.11.26

機械学習

平均二乗誤差：機械学習の基本指標

平均二乗誤差（へいきんじじょうごさ）とは、機械学習の分野で、作った模型の良し悪しを測る物差しの一つです。この物差しは、模型が予想した値と、実際に起きた値との違いを測ることで、模型の精度を確かめることができます。具体的には、まず模型が予想した値と、実際に起きた値との差を計算します。この差を「誤差」と言います。次に、この誤差を二乗します。二乗する理由は、誤差が正負どちらの場合でも、その大きさを正の値として扱うためです。そして、全てのデータ点における二乗した誤差を合計し、データの個数で割ります。こうして得られた値が平均二乗誤差です。平均二乗誤差の値が小さければ小さいほど、模型の予想が実際の値に近いことを示し、模型の精度が高いと言えます。逆に、値が大きければ大きいほど、模型の予想が実際の値からかけ離れており、模型の精度が低いと言えます。例えば、来月の商品の売り上げを予想する模型を作ったとします。この模型を使って来月の売り上げを予想し、実際に来月が終わった後に、模型が予想した売り上げと、実際の売り上げを比較します。もし平均二乗誤差が小さければ、その模型は来月の売り上げを精度良く予想できたと言えるでしょう。平均二乗誤差は、様々な種類の模型の精度を測るために使えます。例えば、商品の売り上げ予想以外にも、株価の予想や天気の予想など、様々な場面で使われています。また、複数の模型の性能を比べる時にも役立ちます。複数の模型で平均二乗誤差を計算し、その値を比較することで、どの模型が最も精度が高いかを判断できます。そして、より精度の高い模型を選ぶことで、より正確な予想を行うことができます。

2024.11.26

機械学習

MLOpsで機械学習をスムーズに運用

機械学習運用、すなわち機械学習を実際に活用するための方法論であるMLOpsについて解説します。MLOpsとは、機械学習のモデルを作る段階から、実際に使えるようにする段階、そして動かし続ける段階、さらに状態を管理する段階といった、一連の流れ全体をより良くし、自動的に行えるようにするための技術や考え方のことです。従来は、機械学習のモデルを作る人と動かす人は別々のことが多いという現状がありました。このような体制では、それぞれの連携がうまくいかず、せっかく作ったモデルが実用化の段階でうまく動かないといった問題がよく起こっていました。MLOpsは、作る人と動かす人が協力し合うことで、このような問題を解決し、作ったモデルをスムーズに実際に使えるようにすることを目指します。ちょうど橋渡し役のように、作る部分と動かす部分を繋ぎ、滞りなく作業が進むようにします。これによって、作る段階から動かす段階までの時間が短くなり、事業への貢献を早めることが可能になります。具体的には、継続的な学習の仕組みを作ることで、常に新しいデータを取り込み、モデルの精度を向上させることができます。また、モデルのバージョン管理や監視を行うことで、問題発生時に迅速に対応できます。さらに、開発と運用のプロセスを自動化することで、人的ミスを減らし、効率的な運用を実現できます。このように、MLOpsは機械学習を効果的に活用するための重要な要素であり、様々な技術やツール、そして協力体制によって支えられています。

2024.11.26

機械学習

MAPE：予測精度を測る指標

機械学習は、まるで人間の学習のように、与えられた情報から規則性や傾向を見つけ出す技術です。膨大な資料から法則を学び取ることで、未来に起こる事柄を予想することができるのです。例えば、毎日の気温や湿度、気圧などの情報から明日の天気を予想したり、過去の株価の変動から今後の値動きを予測したり、商品の売れ行きに関する情報から将来の需要を予測したりと、様々な分野で活用されています。これらの予測がどの程度正確なのかを評価することは、予測モデルの良し悪しを判断し、より良いモデルを作るために非常に重要です。予測の正確さを測る尺度はたくさんありますが、その中で「平均絶対パーセント誤差」、略してＭＡＰＥと呼ばれる尺度は、分かりやすく、広く使われているものの一つです。ＭＡＰＥは、実際の値と予測値の差を実際の値で割って百分率で表し、その平均を求めることで計算されます。この尺度は、予測の誤差を相対的な大きさで捉えることができるため、異なる規模のデータを比較する際に役立ちます。例えば、１０００個売れると予測した商品が実際には９００個しか売れなかった場合と、１０個売れると予測した商品が実際には９個しか売れなかった場合、どちらも誤差は１０個ですが、売れる個数の規模が異なるため、単純な誤差の比較は適切ではありません。ＭＡＰＥを用いることで、それぞれの予測の誤差を相対的な割合で比較することができ、より適切な評価が可能となります。今回の記事では、このＭＡＰＥについて、その計算方法や使い方、使う際の注意点、そして他の尺度との比較などを詳しく説明します。ＭＡＰＥの使い方を正しく理解することで、機械学習モデルの性能評価を適切に行い、より精度の高い予測を実現できるようになるでしょう。

2024.11.26

機械学習

平均絶対偏差：データのばらつきを測る

平均絶対偏差とは、数値データのばらつき具合、つまりデータが平均値からどれくらい離れているかを表す指標です。計算方法はとても分かりやすく、まず個々のデータと全体の平均値との差を計算し、その差の絶対値を求めます。絶対値とは、プラスかマイナスかに関わらず、その数値の大きさだけを考えたものです。例えば、３と平均値５の差は-2ですが、絶対値は2となります。このようにして求めたそれぞれの絶対値を全て合計し、データの個数で割ることで平均絶対偏差が算出されます。平均絶対偏差の値が大きいほど、データは平均値から遠く、ばらつきが大きいことを示します。逆に値が小さい場合は、データは平均値付近に集まっており、ばらつきが小さいことを意味します。例えば、ある店の１週間の来客数を毎日記録したデータがあるとします。月曜日から日曜日までの来客数がそれぞれ10人、12人、8人、15人、11人、9人、13人だったとしましょう。まず、これらのデータの平均値を計算すると11.14人になります。次に、それぞれのデータと平均値11.14との差の絶対値を計算します。例えば、月曜日の来客数10人と平均値11.14の差は-1.14ですが、絶対値は1.14となります。同様に、火曜日以降も計算し、それらを全て合計すると11.42になります。最後に、この合計値11.42をデータの個数である7で割ると、平均絶対偏差は約1.63となります。平均絶対偏差は、標準偏差と呼ばれる別のばらつきの指標と比べると、極端に大きい値や小さい値、いわゆる外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。これは、一部の極端なデータに引っ張られることなく、データ全体のばらつきをより正確に捉えることができるということを意味します。そのため、外れ値を含む可能性のあるデータや、データ数が少ない場合に特に有効です。平均絶対偏差は、ビジネスにおける売上や生産量の分析、医療における患者のデータ分析など、様々な分野で活用されています。データのばらつきを理解することは、現状を把握し、将来を予測するための重要な一歩となります。

2024.11.26

アルゴリズム

Mini-Max法：ゲーム戦略の基礎

勝負事で、どうすれば一番良い手を打てるのか、誰もが一度は考えたことがあるでしょう。常に最善の一手を考えることは、ゲームで勝つための鍵となります。相手の手の内を読み、自分の勝ちへの道筋を立てることは、多くのゲームで重要です。このような場面で力を発揮するのが、「ミニマックス法」と呼ばれる考え方です。ミニマックス法は、ゲームの展開を予測し、最も有利な行動を選ぶための計算方法で、人工知能の分野で広く使われています。このミニマックス法は、ゲームを木構造で捉え、各局面での点数を計算することで最善手を探します。木構造とは、枝分かれした図のようなもので、最初の状態から可能な手を枝分かれさせて、相手の出方、それに対する自分の出方、と交互に展開を書き出していくことで作られます。そして、この木の葉の部分、つまり最終的な勝敗が決まった状態に点数を付けます。例えば、自分が勝った状態には高い点数、負けた状態には低い点数を付けます。次に、この点数を木の枝を逆に辿って計算していきます。自分の番では、可能な手の中から最も高い点数の手を選び、相手の番では、可能な手の中から最も低い点数の手を選びます。相手は、自分にとって不利な手、つまり点数が低い手を選ぶと想定するからです。このように、交互に高い点数と低い点数を選んでいくことで、最初の状態に戻ってきた時に、最も有利な一手、つまり点数が最大となる一手を選ぶことができます。例えば、三目並べのような簡単なゲームであれば、全ての展開を計算し、ミニマックス法を用いて最善手を見つけることが可能です。しかし、将棋や囲碁のような複雑なゲームでは、全ての展開を計算することは現実的に不可能です。そのため、ある程度の深さまで木構造を展開し、その先を予測する評価関数などを用いて計算を簡略化する必要があります。この記事では、ミニマックス法の概念をさらに詳しく説明し、具体的な例を挙げて、その仕組みを分かりやすく解説します。

2024.11.25

アルゴリズム

円滑な機械学習運用：MLOpsのススメ

近年の技術の進歩に伴い、機械学習は様々な分野で活用されるようになってきました。医療診断や商品推薦、自動運転など、私たちの生活にも身近なところで活躍しています。しかし、機械学習モデルを実際に運用していく段階では、想像以上に多くの課題が存在します。これらの課題を解決しない限り、機械学習の恩恵を十分に受けることは難しいでしょう。まず、開発チームと運用チームの連携不足が大きな問題として挙げられます。開発チームはモデルの精度向上に重点を置く一方で、運用チームは安定稼働やシステムへの統合を重視する傾向があります。それぞれのチームの目標や関心事が異なるため、意思疎通がうまくいかず、開発したモデルが運用段階でうまく機能しないケースも少なくありません。さらに、機械学習モデルの精度を維持することも容易ではありません。実世界のデータは常に変化するため、一度学習させたモデルが時間の経過とともに精度を落とす可能性があります。そのため、常に最新のデータでモデルを再学習させる必要がありますが、この作業には多大な時間と労力がかかります。また、学習データの偏りや変化に対応するための適切な監視体制も必要です。加えて、機械学習モデルの運用には、大規模なデータの処理能力が求められます。大量のデータを高速に処理するためには、高性能な計算機や効率的なデータ処理技術が必要となります。これらの設備投資や技術開発には相応のコストがかかるため、運用コストの増加が課題となることもあります。これらの課題を克服するためには、開発チームと運用チームが緊密に連携し、共通の目標を設定することが重要です。また、モデルの精度維持のための自動化ツールを導入したり、運用コストを削減するための効率的なシステムを構築するなど、様々な工夫が必要です。これらの取り組みを通じて、機械学習の円滑な運用を実現し、ビジネスへの貢献度を高めることが期待されます。

2024.11.25

機械学習

システム復旧の指標：MTTRとは

機械や仕組みの不具合が直るまでの平均時間、それが平均復旧時間です。英語ではMean Time To Repairといい、その頭文字をとってMTTRとよく呼ばれています。この時間は、機械や仕組みがどれくらい頼りになるか、どれくらい使い続けられるかを知るための大切な目安となります。不具合が起きてから直るまでが短ければ短いほど、その機械や仕組みは頼りになり、長く使い続けられると判断できます。 MTTRは、不具合が起きた時にどれくらい速く対応できたか、どれくらいうまく作業できたかを示すものでもあります。MTTRの値が小さければ小さいほど、復旧作業が速やかに行われたことを示し、仕事への影響も少なく済みます。逆に、MTTRの値が大きければ大きいほど、復旧作業に時間がかかったことを意味し、もっと良くする必要があると考えられます。 MTTRは、機械や仕組みの設計、普段の使い方、修理や点検など、色々なものに影響を受けます。ですから、MTTRの値をきちんと調べれば、機械や仕組みの弱点や改善点を見つけることができます。そして、より丈夫で頼りになる機械や仕組みを作ることができるのです。 MTTRを短くするためには、色々な方法があります。例えば、不具合が起きた時の対応手順を見直したり、作業を自動でしてくれる道具を導入したり、予備の部品を確保したり、担当者の訓練をしたりすることです。これらの対策を行うことで、不具合が起きた時の止まっている時間を最小限に抑え、仕事が滞りなく続けられるようにします。 MTTRは、顧客との約束事を定めた契約書などにもよく出てくる大切な指標です。顧客に良いサービスを提供できているかどうかの保証にもなります。MTTRを常に注意深く見守り、改善に努めることで、顧客の満足度も上がっていくでしょう。

2024.11.25

その他

MTBF：システム信頼性の指標

機械や仕組みがどれくらいしっかりと動くかを知るための色々な方法がありますが、その中で特に大切なのが、どのくらいの間、壊れずに動いてくれるかを示すものです。これは、平均故障間隔と呼ばれ、壊れてから次に壊れるまでの間の平均時間を示しています。この平均故障間隔が長いほど、その機械や仕組みは信頼できると考えられます。たとえば、ある工場で、ある機械が一年に一度故障するとします。この機械の平均故障間隔は一年です。もし、別の機械が二年ごとに一度しか故障しないとすれば、こちらの機械の平均故障間隔は二年になります。当然、二年ごとにしか故障しない機械の方が、より長く安定して使えると考えられます。この平均故障間隔は、機械や仕組みを作る段階から、実際に使う段階まで、ずっと大切です。作る段階では、どの部品を使えば壊れにくくなるか、どのように組み立てれば故障しにくくなるかを考える際に役立ちます。実際に使う段階では、いつ頃点検をすればよいか、どのくらいの頻度で部品を交換すればよいかを決めるのに役立ちます。平均故障間隔を高く保つためには、様々な工夫が必要です。例えば、丈夫な部品を選ぶ、定期的に点検を行う、周囲の温度や湿度を適切に保つ、といった対策が考えられます。また、もし故障が起きた場合には、その原因をしっかりと調べて、再発防止策を講じることも重要です。機械や仕組みを安定して動かし続けるためには、この平均故障間隔をよく理解し、適切な対策をとることが欠かせません。そうすることで、余計な費用や手間をかけずに、長く安心して使うことができるようになります。

2024.11.25

ハードウエア

Mask R-CNNで画像を理解する

写真や動画に映る物事をコンピュータに理解させる技術は、機械学習の中でも特に注目を集める分野です。その中でも、「もの体の検出」と「領域の分割」は重要な技術です。「もの体の検出」とは、写真に写っている様々なものを探し出し、それが何であるかを特定する技術です。例えば、街の風景写真を入力すると、「車」「人」「信号」など、写真に写っているものを認識します。一方、「領域の分割」は、もの体の位置を特定するだけでなく、そのものの形をピクセル単位で正確に切り抜く技術です。例えば、「車」を検出するだけでなく、車の輪郭をピクセル単位で正確に描き出すことができます。従来、これらの技術は別々の手法で処理されていました。しかし、「マスクR-CNN」という新しい手法が登場したことで、一つの処理で「もの体の検出」と「領域の分割」を同時に行うことが可能になりました。マスクR-CNNは、まず写真に写っている可能性のある全てのものを探し出し、次にそれぞれのものが何であるかを判断します。それと同時に、それぞれのものの形をピクセル単位で正確に切り抜きます。この手法は、従来の方法に比べて処理の効率が良く、しかも精度の高い結果が得られます。この技術は、様々な分野で応用されています。例えば、自動運転では、周囲の状況を正確に把握するために、車や歩行者、信号などを検出し、その位置や形を正確に把握する必要があります。医療画像診断では、臓器や腫瘍などの位置や形を正確に把握することで、より正確な診断が可能になります。また、ロボット制御の分野でも、周囲の物体を認識し、その位置や形を把握することは非常に重要です。このように、マスクR-CNNをはじめとする「もの体の検出」と「領域の分割」の技術は、私たちの生活をより便利で安全なものにするために、様々な分野で活躍が期待されています。

2024.11.25

深層学習

AIによる新たな視点：mitateの可能性

日本の新興企業育成機関であるクオンタムが手掛ける人工知能デザイン構想「ミタテ」は、人工知能が持つ物の特徴を捉える能力を最大限に引き出し、デザインや物作りにおける新たな可能性を探る試みです。これまで、デザインの過程は人の経験や直感に頼る部分が大きかったのですが、ミタテは人工知能による客観的な分析能力を取り込むことで、より独創的なデザインを生み出すことを目指しています。具体的には、ミタテは膨大な量の画像データを人工知能に学習させ、色や形、素材といった様々な特徴を自動的に抽出する機能を備えています。デザイナーは、この機能を活用することで、従来の手法では気づきにくかったデザインの要素を発見したり、思いもよらない組み合わせを提案されたりすることができます。例えば、ある特定の感情を喚起するデザインを人工知能に依頼することで、その感情に関連する色や形、素材を組み合わせた斬新なデザイン案が提示されるといったことが期待できます。また、ミタテは単にデザイン案を提示するだけでなく、そのデザインがどのような印象を与えるか、どのような機能を持つべきかといった点についても分析することができます。これにより、デザイナーはデザインの意図をより明確に伝えることができ、利用者にとってより使いやすい、より魅力的な製品を生み出すことが可能になります。ミタテは、人工知能技術を創造性豊かな分野に活用する先進的な取り組みとして注目を集めており、デザインや物作りの世界に変革をもたらす可能性を秘めていると言えるでしょう。今後の発展に大いに期待が寄せられています。人工知能と人間の協働による新たな創造活動の幕開けと言えるでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

マイクロF1値：機械学習の評価指標

「マイクロF1値」とは、機械学習、とりわけ、物事をいくつかの種類に仕分ける問題において、作った仕分け機の良し悪しを測るための大切な物差しです。この物差しは、仕分け機の仕分けの正確さを示す数値で、０から１までの間の値になります。１に近いほど、仕分け機がうまく仕分けできていることを表します。「マイクロF1値」は、特に、仕分けの対象となるデータの種類ごとに数が大きく違う場合に役立ちます。例えば、ある病気かどうかを診断する仕分け機を作るとします。この時、病気の人のデータと健康な人のデータの数が大きく異なることが考えられます。このような場合、全体の正答率だけを見ると、数の多い方の種類のデータの仕分けの正確さに引っ張られて、数の少ない方の種類のデータの仕分けの正確さが低くても、全体としては高い正答率が出てしまうことがあります。「マイクロF1値」は、それぞれの種類のデータについて、正しく仕分けできた数、間違って仕分けした数などを全体で合計して計算されるので、データの数の偏りに影響されにくく、より信頼できる物差しとなります。言い換えると、「マイクロF1値」は、それぞれのデータの種類にとらわれず、全体的な仕分けの正確さを測ることに重きを置いています。例えば、りんご、みかん、いちごを仕分ける仕分け機を作ったとします。りんごの数が非常に多く、みかんといちごの数が少ないとします。全体の正答率は、りんごの仕分けの正確さに大きく影響されます。しかし、「マイクロF1値」は、りんご、みかん、いちご、それぞれの仕分けの正確さを均等に評価します。つまり、たとえりんごの仕分けの正確さが高くても、みかんといちごの仕分けの正確さが低い場合、「マイクロF1値」は低い値を示すのです。このように、「マイクロF1値」は、データの偏りに左右されずに、仕分け機の真の実力を測るための、信頼できる物差しと言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

マクロF1値：多クラス分類の評価指標

複数の種類に分ける作業で、機械学習の成果を測る物差しの一つに、マクロF1値というものがあります。これは、例えば、写真を見てそれが猫か犬か人間かを当てるような問題、迷惑メールを見分ける、お客さんをグループに分けるといった時に役立ちます。特に、三つ以上の種類に分ける場合、それぞれの種類の正解率をまとめて評価する必要があります。このマクロF1値は、まさにそのための物差しです。それぞれの種類の正解率を測るF1値というものをまず計算し、それらの平均値を算出することで、全体的な性能を測ります。この方法の利点は、データの偏りに左右されにくいことです。つまり、ある種類のデータが非常に多くても、その種類の正解率だけが全体の評価に過剰な影響を与えることはありません。例えば、犬の写真が大量にあって、猫や人間のデータが少ない場合でも、猫や人間の認識精度が低くても、犬の認識精度が高ければ全体の評価が高くなってしまう、ということが起きにくくなります。それぞれの種類の正解率を平等に評価できるため、データの数が種類によって大きく異なる場合でも、信頼できる評価結果を得られます。このことから、マクロF1値は、現実世界の様々な問題に適用できる、とても便利な物差しと言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

物体検出の精度指標：mAPとは

画像や動画に映る特定のものを探し出し、その場所を特定する技術、それが物体検出です。この技術の良し悪しを測るには様々な方法がありますが、中でも平均適合率（mAP）は重要な指標です。mAPは0から1までの数値で表され、1に近いほど、その検出の正確さが高いことを示します。物体検出の仕組みを簡単に説明すると、まずモデルが画像の中から「これは探しているものかもしれない」という部分を提案します。これを予測と言います。次に、その予測が実際に探しているものとどの程度一致しているかを評価します。ここで適合率という指標が登場します。適合率は、予測がどれだけ正確かを表す数値です。しかし、適合率だけでは、本当に探しているものを見逃していないかを判断できません。そこで、再現率という指標も用います。再現率は、実際に画像に写っている探しているもののうち、どれだけの割合を正しく見つけられたかを表します。 mAPは、この適合率と再現率を組み合わせた指標です。様々な条件で適合率と再現率を計算し、その平均を取ることによって、モデルの全体的な性能を評価します。mAPが1に近いほど、より多くのものを、より正確に見つけられると言えるでしょう。例えば、自動運転技術には、歩行者や車などを正確に見つけることが不可欠です。そのため、自動運転に用いる物体検出モデルには高いmAP値が求められます。mAP値が高いほど、より安全な自動運転を実現できるからです。近年、深層学習技術の進歩によって物体検出の精度は大きく向上し、それに伴い、このmAPの重要性もますます高まっています。

2024.11.25

機械学習