未経験からの機械学習 実践入門

機械学習とは?

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • Pocket

ディープラーニング、ニューラルネットワークについて解説してきましたが、では、ニューラルネットワークはどのようにつくるのでしょうか?

その質問に答えるため、「機械学習」とは何か、ということを解説していきましょう。

機械学習にも種類が色々あるのですが、今回はその中でも「教師あり学習」というものについて解説します。

人の顔から感情を推定するというモデルを例に取ります。

この場合、一昔前であれば細かいルールベースのプログラミングが必要でした。

顔の画像から、口や目の特徴点を取り、その特徴点の配置等から感情を確定させます。

ただ、人の顔は解像度や年齢、性別、国、写真の角度によっても様々変わりますから、そのプログラミングは一筋縄では行きません。

そこで機械学習の出番です。

ニューラルネットワークで機械学習を行うと、上記のようなプログラミングは不要です。

ニューラルネットワークを定義して、そのニューラルネットワークに対して、
この顔は怒っている顔。
この顔は喜んでる顔。
この顔は悲しい顔。

のように大量の顔と、その顔がどんな感情を表しているかというデータをニューラルネットワークに与えます。

するとニューラルネットワークは、これを学習していきます。

どのように学習するかというと、入力に対しての出力が正解と一致していない場合、自分自身(ニューラルネットワーク)の各ニューロンの発火タイミングを正解データが出力されるように少し調整します。

これを繰り返すことによって、そのニューラルネットワークは最終的に顔の画像から感情を出力出来るようになります。

上で少しプログラミングに触れましたが、ニューラルネットワーク構築の際もプログラミングは必要になります。

ただ、プログラミングする内容が、上記に記載したものとは全く異なります。

まず考えないといけないのは下記の定義です。

・入力はどんな形式か(例:200×200の顔の画像)
・ニューラルネットワークのニューロンはどんな構造なのか(例:層の数・ニューロンの数)
・出力はどんな形式か(例:喜怒哀楽)

を定義することになります。

この定義したニューラルネットワークに対して、プログラム上で大量の訓練データ(例:顔画像と正解の感情のペアのデータ)を流し込むのです。

つまり、プログラム上では口の位置を判別して・・だとか、目の位置を判別して・・・だとかの画像処理はほとんど必要ありません。

また、ニューラルネットワーク上のニューロンの構造ですが、これは複雑にすると複雑な処理ができるようになります。

例えば簡単なニューラルネットワークの構造だと口元が笑っていたら【嬉しい】という感情を出力するモデルが出来たとしますが、もう少し複雑にすると口元が笑っていても目が怒っていたら作り笑いと判定して【怒り】という感情を出力するモデルができるかもしれません。

ニューラルネットワークの構造の定義のパターンは、数種類というわけではなく膨大です。また複雑にすればするほど学習に時間がかかり、精度とのトレードオフになります。

そのため、ここの構造の定義は機械学習エンジニアの腕の見せどころでもあります。

機械学習の手法が改善されていくことによって、より賢い人工知能を作れるということですね。

ご質問等ございましたら、以下コメント欄よりお気軽にお問合せ下さい!

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • Pocket

アクセス・ランキング

人気AI記事 月間ランキングTOP25

詳しくはこちら

よく一緒に読まれているAI記事

ビタビアルゴリズム【入門】具体例で分かりやすく解説!... 1.あらすじ ビタビアルゴリズム、おそらく人工知能について興味を持っている方で、音声認識、音声合成関連の仕事や、勉強をされている方には馴染みの言葉かと思います。 特に、音声認識分野での活用が多く、ビタビアルゴリズムを活用して、入力された音声信号から、最もそれらしい文字列を見つけ出す際に使用さ...
決定木の2つの種類とランダムフォレストによる機械学習入門... 1.あらすじ 空前の人工知能ブームの昨今、ディープラーニングを始めとする、人工知能技術の中心である「機械学習」に対する期待と、世の中の需要は日に日に上昇してきています。 ディープラーニングも、ニューラルネットをベースにした機械学習の1つであり、現在の人工知能分野で主流のアルゴリズムになってい...
Kuromoji(形態素解析)を2分で使えるようにする方法(Java)... 自然言語処理関連の仕事をする中、絶対に切り離せないのが形態素解析です。 特に、Java、Pythonで使用する事が多いので、ここに記しておきます。 JavaでMeCabをセットアップすると大変ですが、Kuromojiだと使うまでに3分もかからないはずです。 使用した環境 Wi...
【入門】アンサンブル学習の代表的な2つの手法とアルゴリズム... 1.あらすじ 人工知能ブームがどんどん加速する中、ニューラルネット、SVM、ナイーブベーズ等、様々な機械学習の手法が存在し、その派生系もどんどん増えていって、一体どういう場合にどのアルゴリズムを選ぶといいんだろうと、首を傾げている方も多いと思います。 今回はその中でも、特にアンサンブル学習と...
対話システムを構成する2つの仕組みと、フレームワークとは?... 1.あらすじ 昨今の人工知能ブームで、Siriに話しかけている人や、店頭にいるpepper等のロボットに話しかけている人、また、Line上でりんなに話しかけて対話を楽しんでいる人等が増えてきていると思います。 また、商業的な観点からは、コンタクトセンタ等の問い合わせ対応の手間を軽減させるため...

最新の人工知能アルゴリズムをSNSでお届けします

Leave a Reply

*