AI 学習サービス Aidemy (アイデミー) の、3 か月コース「AIマーケティングコース」を
一部体験させていただけることになりました！ なので、そこで学んだことを、皆さまにもシェアできればと思い、授業メモを取ることにしました。
（もちろん、私のこの個人メモを見るよりも 実際の Aidemy さんの動画教材 を見た方が 1024 倍勉強になります）
ということで、今回は、『機械学習概論』の授業のメモを取ります。
リンク
- Aidemy 講義『機械学習概論』（一部無料で見られます）
- 前回の記事『AI 学習サービス Aidemy 受講メモ 01 「AI マーケター育成講座」(テキスト分析, DMP, クラスタリング, 強調フィルタリングによるレコメンデーション)』
- 次回の記事『AI 学習サービス Aidemy 受講メモ 03 「機械学習の3分類」(教師あり学習 (分類, 回帰), 教師なし学習, 強化学習)』
動画、YouTube に VTuber 版も上がっているようなので、こちらに埋め込みます。
YouTube : 人工知能と機械学習とは？ (1)
YouTube : 人工知能と機械学習とは？ (2)
人工知能と機械学習とは？
トピック
- 人工知能とは
- 人工知能と機械学習と深層学習
- 機械学習とは
- 人工知能の歴史
- ディープラーニングのブレイクスルー
- ディープラーニングとは
人工知能とは？
様々な定義がある。かなり広い。（完全なバズワードになっている）
– 『人工知能学会誌』より、松尾豊氏の定義
『重要なことは、技術的に確信の無いものでも AI って言われることが多くて、人工知能の定義ってかなり広いということだけおさえてくれればいいわ』
by 人工知能と機械学習とは？(1) Aidemy YouTube 動画
(部屋に入ったら自動でつく電気も「AI」って呼ぶのはどうかと思う (ただセンサー情報受け取ってそれをトリガーに電気付けるって処理を書くだけでは) けど、広い世の中にはそう呼ぶ人たちもいるみたいだね)
人工知能と機械学習と深層学習
『人工知能と機械学習とは？(1) Aidemy YouTube 動画』より
Aidemy では、この「機械学習（とその中の深層学習）」にフォーカスして学んでいきます、とのこと。
機械学習とは？
その結果から学習して、
判断や予測を行うための
アルゴリズムを使用する手法
– エヌビディア社の定義
先生 (美少女)「これは、NVIDIA 社という、世界でいちばん GPU といわれる計算資源を作っているハードウェアメーカー社の定義よ」
データを解析し、それを使って未知のデータがどうなるのか予測する技術が機械学習
人工知能の歴史
人工知能の歴史については、私も過去に少し記事を書きましたので、こちらもあわせてご覧ください：
『『イラストで読む AI 入門』読書メモ 01 : AI ブームの歴史 (パーセプトロン, バックプロパゲーション, ディープラーニング)』
『人工知能と機械学習とは？(2) Aidemy YouTube 動画』より
AI の研究は 1960 年代から盛んなものだった。
AI のブームは、今までに、第一次、第二次、第三次、と、何回も起きていて、
そのなかでも 2012 年に大きな変化が生まれて、今は第三次 AI ブームが起きているといわれている。
2012 年の ディープラーニング の ブレイクスルー
ILSVRC (The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) という画像認識コンテストの
エラー率の推移のグラフがこちらです。
『人工知能と機械学習とは？(2) Aidemy YouTube 動画』より
2012 年に、一気にエラー率が下がっていますね。(26% → 16%)
2012 年に何が起こったかというと、ディープラーニングが登場、というか、ディープラーニングという技術が 2012 年に結果が出せるようになった、
ということで、これが大きなブレイクスルーになった。
ちなみにその後も順調にエラー率は下がっていって (= 精度が向上していっていて)、
現在は、人間のエラー率（人間でも画像認識をやったときに一部間違えることがある）(5.1 %) を下回っている。(2.3%)
すごいね！
ということで、2012 年にディープラーニングが結果を出してから、そこから大きなブームとなり、どんどん技術進歩が進んでいる。
ディープラーニングとは？
『人工知能と機械学習とは？(2) Aidemy YouTube 動画』より
人間の神経細胞の仕組みを模したアルゴリズム “ニューラルネットワーク” の利用が主流の、
いま最も高い精度が出やすい機械学習の技術
ディープラーニングによる画像認識
『人工知能と機械学習とは？(2) Aidemy YouTube 動画』より
人間が「これはりんごである」と分かるのは、
- 赤い
- 丸みを帯びている
- ヘタがある
などの特徴から認識しているわけだけど、
でもディープラーニングには、人間が「丸みを帯びてますよ」とか「赤色ですよ」とか「ヘタがありますよ」とか
特徴を記述してあげることはしない。
こういった特徴の抽出を自動で行い、複雑なプログラミングをせずに、データの学習により高い精度を出すことができる。
これがディープラーニングの大きな特徴。
まとめ
なぜいま「機械学習」が注目されているのか
Aidemy『機械学習概論 – 1.1.3 なぜいま「機械学習」が注目されているのか』より引用：
機械学習は人間と同じ知能を持つ「人工知能」の研究課題のひとつで、画像、音声、マーケティング、自然言語、医療など、多岐に渡る分野で活用できる技術ということで注目を集めています。さらに、近年のコンピュータの処理速度向上が後押しとなり、機械学習を取り入れようという動きが盛んになっています。
「 **機械学習(マシンラーニング)** 」以外にも、「 **人工知能(AI)** 」や「 **深層学習(ディープラーニング)** 」も同様に注目される技術です。
画像認識と機械学習
機械学習は「 データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを探し出すこと 」
例えば、画像認識において、コンピュータが物体を認識するためには、大量の写真から共通するパターンを取得する必要がありますが、
それを実現するための機械学習の主な手法はこの 3 つ：
- 教師あり学習 (Supervised Learning)
- 教師なし学習 (Unsupervised Learning)
- 強化学習 (Reinforcement Learning)
次 Next Step
次は『機械学習の各手法』を学んでいこうと思います。
またノートとるので、ぜひまたご覧になってください！
「AIマーケコース」カリキュラム
（↓ 私はこれ全部受けられるわけじゃないけど、一応カリキュラム全部載せておく）
- AIマーケター育成講座
- 機械学習概論 (今日はこれ！)
- 機械学習の各手法 (次はこれ！)
- 機械学習の流れ
- Python入門
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- オープンイノベーション実践のためのAIリテラシー
- ビジネス数学
- データサイエンティスト超入門
- AIマーケター育成講座3-7
- データクレンジング
- 機械学習におけるデータ前処理
- 教師あり学習（回帰）
- 教師あり学習（分類）
- 教師なし学習
- 自然言語処理
- 日本語テキストのトピック抽出
- ディープラーニング基礎
- RNN_LSTM
- 時系列解析Ⅲ（LSTM応用）売上予測
- 自然言語処理を用いた質問応答
[…] 機械学習概論 […]
[…] (前回の記事：『学習サービス Aidemy 受講メモ 02 「機械学習概論」(人工知能, 機械学習, 深層学習)』) […]