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AIの基本的な仕組みと応用例ついて、誰でも1分間で理解できるように、具体例などを用いて解説します。

 

AIとは？

コンピューターによる人間の知能を模倣する技術です。AI は、機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術を用いて、コンピュータが人間と同様の知的な作業を行うことを可能にします。

機械学習

データを用いてパターンを学習する技術です。機械学習アルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどがあります。これらのアルゴリズムは、入力データをモデルに与え、出力を予測することができます。

学習パターンは以下の通りです。

教師あり学習

正解のラベルが付いたデータを使ってモデルを学習します。

具体的には、入力データ x に対して、その正解のラベル y を予測するための関数 f(x) を学習します。

学習の過程では、損失関数 L(f(x),y) を最小化するようにモデルのパラメータを更新します。ここで損失関数は、予測値 f(x) と正解ラベル y の誤差を表す関数です。

例えば

手書き数字画像認識を考えます。

入力データ x は、28×28のピクセル画像であり、その数字が何であるかを表す正解ラベル y が付与されています。

この場合、f(x) は、入力画像 x から数字 y を予測するための関数となります。

 

教師なし学習

正解のラベルが付いていないデータを使って、自動的にパターンを学習します。

具体的には、入力データ x をクラスタリングや次元削減などの手法を用いて、その構造や特徴を抽出します。

例えば

顧客データを考えます。

入力データ x は、顧客の属性や購買履歴などの情報が含まれています。

この場合、クラスタリングを用いて、似た属性や購買履歴を持つ顧客をグループ分けすることができます。

 

強化学習

 

深層学習

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。ニューラルネットワークは、生物の神経細胞の構造を模倣しています。深層学習は、画像、音声、自然言語などのデータを扱うことができます。

たとえば、画像認識の場合、深層学習モデルは、画像をピクセル単位で分類し、物体を識別することができます。

自然言語処理

自然言語を扱う技術です。自然言語は、人間が日常的に使用する言語のことです。自然言語処理には、テキスト分類、情報抽出、機械翻訳などの分野があります。たとえば、テキスト分類の場合、自然言語処理モデルは、文章を解析し、その内容に基づいて文章を分類することができます。