ディープラーニングと5つの利点

過去数年にわたって、ディープラーニングのようなハイテク概念の出現と、GAFAのようないくつかの巨大な組織によるビジネスへの採用がありました。ディープラーニングが世界的に注目されているのには、様々な要因があります。

ディープラーニングとは何ですか？

簡単に言えば、ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、人間が自然に生まれたものを実行するように機械に教えます。例によって学習します。このテクノロジーは「脳を模倣する」アルゴリズムのセットと見なされることがよくありますが、より適切な説明は「レイヤーで学習する」アルゴリズムのセットです。それは、コンピューターがより単純な概念から複雑な概念の階層を開発することを可能にする層を通して学ぶことを含みます。

ディープラーニングでは、モデルはテキスト、音声、または画像から直接タスクを実行することを学習し、人間レベルのパフォーマンスよりも高い精度を達成できます。
ディープラーニングは、自動運転車、タブレット、スマートフォン、ハンズフリースピーカーなどのデバイスでの音声制御など、多くのハイエンドイノベーションの背後にある中心的なテクノロジーです。これまで、または従来の機械学習手法では不可能だった結果を提供します。

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実世界のシナリオでの深層学習の例

膨大な数の業界が、そのメリットを活用するためにディープラーニングを使用しています。それらのいくつかを見てみましょう。

• エレクトロニクス：ディープラーニングは自動音声翻訳で利用されています。あなたはあなたの声に反応し、あなたの好みを理解するホームアシスタンスデバイスを考えることができます。
• 自動運転：ディープラーニングの助けを借りて、自動車の研究者は信号機や一時停止の標識などの物体を自動的に検出できるようになりました。また、事故を減らすのに役立つ歩行者を検出するためにも使用しています。
• 医学研究：深層学習は、癌細胞を自動的に検出するために癌研究者によって使用されています。

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ディープラーニングモデルはどのように機能しますか？

ディープラーニング手法の大部分はニューラルネットワークアーキテクチャを利用しているため、ディープラーニングモデルはディープニューラルネットワークとしても広く知られています。ディープラーニングプロセスは、トレーニングと推論という2つの主要なフェーズで構成されます。

トレーニングフェーズは、大量のデータにラベルを付け、それらの一致する特性を特定するプロセスと見なすことができます。ここで、システムはそれらの特性を比較し、次に同様のデータに遭遇したときに正しい結論を出すためにそれらを記憶します。推論フェーズでは、モデルは、以前に得た知識の助けを借りて、結論を出し、未公開のデータにラベルを付けます。

深層学習モデルのトレーニング中に、専門家は、手動で行われる特徴抽出を必要とせずに、データから直接特徴を学習するニューラルネットワークアーキテクチャとともに、ラベル付けされたデータの大規模なセットを使用します。

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どのくらいディープラーニングモデルが作成され、トレーニングされていますか？

専門家は、オブジェクト分類を実行するために3つの最も一般的な方法でディープラーニングを使用します。それらを見てみましょう。

1. 転移学習：転移学習アプローチは、ほとんどの深層学習で使用されています。これは、事前にトレーニングされたモデルの微調整を伴うプロセスです。たとえば、既存のネットワークから始めて、以前は未知のクラスを含む新しいデータをフィードします。ネットワークにいくつかの変更を加えると、1000の異なるオブジェクトではなく、猫または犬のみを分類するなどの新しいタスクを実行できるようになります。このアプローチには、必要なデータがはるかに少ないという利点もあるため、計算時間が大幅に短縮されます。
2. ゼロからのトレーニング：ディープラーニングネットワークをゼロからトレーニングするには、機能を学習して模倣するネットワークアーキテクチャを設計する以外に、非常に大きなラベル付きデータセットをキャプチャする必要があります。このアプローチは、新しいアプリケーション、または比較的多数の出力カテゴリを持つアプリケーションに効果的です。これは比較的一般的ではないアプローチです。これは、学習速度と大量のデータにより、ネットワークのトレーニングに通常かなり長い時間がかかるためです。
3. 特徴抽出：これは、ネットワークが特徴抽出器として使用されるディープラーニングへのより専門的で少し一般的ではないアプローチです。ここでは、すべてのレイヤーが画像から特定の機能を学習するように割り当てられているため、トレーニングプロセス中に、これらの機能をいつでもネットワークから引き出すことができます。次に、これらの機能を機械学習モデルへの入力として利用できます。

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ディープラーニングと従来の機械学習の違い

深層学習は機械学習のアプローチとして開発されましたが、最近では主に深層学習に焦点が移っています。従来の機械学習とは、機械に読み込まれた大規模なデータセットから知識を抽出するプロセスを指します。専門家がルールを策定し、マシンによって発生したエラーを修正します。このアプローチは、深層学習で頻繁に現れる負のオーバートレーニングの影響を取り除きます。

従来の機械学習では、機械にトレーニングデータと例が提供され、正しい意思決定を支援します。言い換えれば、従来の機械学習アプローチでは、機械はかなりの数のタスクを解決できますが、人間の制御なしにそれらを実行することはできません。従来の機械学習とディープラーニングの違いを見てみましょう。

• ディープラーニングモデルは、独自に新しい機能を作成できますが、従来の機械学習アプローチでは、機能をユーザーが正確に識別する必要があります。
• ディープラーニングでは、問題はエンドツーエンドで解決されますが、機械学習では、タスクが小さな部分に分割され、受け取った結果が1つの結論にまとめられます。
• ディープラーニングの概念には、マシンが可能な限り現時点でその機能を独自に開発することが含まれています。

ディープラーニングを使用する主な利点

なぜかなりの数のテクノロジーの巨人が着実にディープラーニングを採用しているのか疑問に思われるかもしれません。その理由を理解するために、ディープラーニングアプローチを使用することで得られる利点を確認する必要があります。このテクノロジーを使用することの5つの主な利点は次のとおりです。

非構造化データの最大利用

Gartnerの調査によると、組織のデータの大部分は画像やテキストなどのさまざまな種類の形式で存在するため、構造化されていないことがわかりました。機械学習アルゴリズムの大部分では、非構造化データを分析することは困難です。つまり、データが未使用で残っているということです。これはまさに深層学習のターゲットとするところです。

さまざまなデータ形式を使用して深層学習アルゴリズムをトレーニングし、トレーニングの目的に関連する洞察を得ることができます。たとえば、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、業界分析やソーシャルメディアのおしゃべりなどの間の既存の関係を明らかにし、特定の組織の今後の株価を予測できます。

特徴工学の必要性の排除

機械学習では、自動特徴工学解は精度を向上させるための基本的な仕事であり、プロセスで特定の問題に関するドメイン知識が必要になる場合があります。ディープラーニングアプローチを使用する最大の利点の1つは、自動特徴工学解を単独で実行できることです。このアプローチでは、アルゴリズムがデータをスキャンして、相関する特徴を特定し、それらを組み合わせて、明示的に指示されることなく、より高速な学習を促進します。この機能は、データサイエンティストがかなりの量の作業を節約するのに役立ちます。

高品質の結果を提供する能力

人間は空腹や倦怠感を覚え、時には不注意な間違いを犯します。ニューラルネットワークに関しては、そうではありません。適切にトレーニングされると、深層学習モデルは、人間にかかる時間と比較して、比較的短い期間で何千もの日常的な反復タスクを実行できるようになります。さらに、トレーニングデータに、異質な生データが含まれていない限り、作業の品質が低下することはありません。

不要なコストの排除

リコールは非常に費用がかかり、一部の業界では、リコールによって組織に数百万ドルの直接コストがかかる可能性があります。ディープラーニングの助けを借りて、マイナーな製品ラベルエラーなどのトレーニングが難しい主観的な欠陥を検出できます。

深層学習モデルは、他の方法では検出が難しい欠陥を特定することもできます。
さまざまな理由で一貫性のあるエラー検出の画像識別が困難になる場合、ディープラーニングはそれらの変動を解読し、検査を堅牢にするための貴重な機能を学習できます。

データラベリングの必要性の排除

データのラベル付けは、費用と時間がかかる作業になる可能性があります。ディープラーニングアプローチでは、アルゴリズムがガイドラインなしの学習に優れているため、適切にラベル付けされたデータの必要性はなくなります。従来の機械学習アプローチでは、データラベリングがないとほぼ機能しません。

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結論

ディープラーニングアプローチを使用することの上記の利点を念頭に置くと、将来的には、高度なシステムアーキテクチャやモノのインターネットなどのさまざまなハイエンドテクノロジーが、ディープラーニングの影響を受けることは明らかです。

IOTの分野でもスマートな製品やサービスのより大きなビジネス領域へのより価値のある貢献が期待できます。近年では、ディープラーニングは単なるトレンドではなく、さまざまな業界のさまざまな企業で着実に採用されている重要なテクノロジーになりつつあります。

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