ディープラーニングセミナー参加前に抑えておくべき5つのポイント

ディープラーニングセミナー参加前に抑えておくべき5つのポイント

ディープラーニングセミナーのディープラーニングとは人工知能(AI)の学習方法の一つですが、今や人工知能(AI)という言葉を知らない人はいないでしょう。メディアでは毎日のように人工知能(AI)を活用した新しい試みが紹介されていて、私たち人間の活動をサポートしてくれて、私たちの生活や仕事を便利に、そしてより豊かにしてくれるという期待感がありますよね。

今まで、自分には無関係だと思っていたら、お仕事で突然、人工知能(AI)を導入することになるということもあるかもしれません。また、ひょっとすると、営業先のお客様が人工知能(AI)を導入することになったり、導入しないまでも興味を持ち始めていたりすると、やはり自分は知りませんというわけにはいきませんよね。

そうなると、人工知能(AI)についてある程度きちんと知っておく必要があります。きちんとした知識を身につけるには、どうしたらよいでしょうか?まず、インターネットで検索。または書店で人工知能(AI)がタイトルにかかれた書籍をいくつかパラパラめくってみますよね。

すると、インターネットや本の中で「ディープラーニング」という言葉を目にします。さてディープラーニングとは何でしょうか?人工知能(AI)とどのような関わりがあるのでしょうか?「機械学習」とは違うのでしょうか?

ここでは、このトレンドであるディープラーニングについて、そして、セミナーを利用して学ぶ際のポイントをご紹介します。

ディープラーニングを少し知っておきましょう

ディープラーニングを少し知っておきましょう

まず、ディープラーニングのセミナーのお話をする前に、人工知能(AI)とは何かということから始めましょう。人工知能(AI)は、人間の知能、つまり人間の判断力の代わりにコンピュータが判断していれば、どんなものでも「人工知能(AI)」と呼ぶことができます。

そういう意味では、実はかなり以前からありました。例えば、みなさんご存知の銀行のATMの操作パネルは、私たちの操作に合わせて、次の操作を案内してくれたり、入力を間違った場合に、間違いを教えてくれたりしてくれますよね。これはATMのコンピュータが人間の判断に変わって、あたかも人間が判断しているかのような「知能」を人間が作成したコンピュータプログラムによって実現しています。ATMのコンピュータが行っている判断の基準は人間がすべて与えているといえるでしょう。

では、以前からある人工知能(AI)と機械学習・ディープラーニングは何が違うのでしょうか。コンピュータ自身が「学習」を行い、判断の基準を人間から与えてもらうのではなく、その学習から獲得られた結果を判断の基準にしている点が大きく異なります。なぜそのようなことができるようになったのでしょうか?それは、コンピュータの処理能力が格段に進歩したことと、コンピュータに十分な学習をさせるだけの膨大なデータが手に入るようになったおかげです。

さて次は、機械学習とディープラーニングの説明にいきましょう。機械学習は文字通り「機械が学習する」ものすべてが機械学習と呼ぶことができます。機械学習の代表的な機能(役割)として、

1. ものごとどうしの関わりを見つけ出す
2. 画像などの特徴をとらえて識別・分類する

があります。1のものごとどうしの関わりとは、少し専門的な用語として「相関」という言葉で表されています。例えば、あるテーマパークについて「テーマパークの天候が雨である」ことと「テーマパークの入場者数が少ない」ということは、かなり相関があることといえそうですよね。

さらに、人間では到底処理できないほどの膨大なデータを機械学習で学習させると、「花粉がよく飛ぶ日には、ボールペンの売り上げが多い」(これは例なので事実ではありません)なんて人間が気づかないこと、思いもよらない相関関係を見つけ出せてしまうかもしれません。

次に、2の画像などの識別・分類については、皆さんはこちらの方になじみがあるのではないでしょうか。機械学習では、画像の特徴をとらえるという「学習」を行います。コンピュータに画像のどこに注目させるかは、人間の判断(設定)次第といえるでしょう。

例えば、人間の顔を見て本人であることを識別するためであれば、目の特徴、鼻の特徴といった見るべきポイントをコンピュータにセットします。するとコンピュータはそのポイントのみをひたすら学習し、そこで学んだ特徴を使って判断します。

以上が機械学習ですが、その特徴を一言でいうと「何を学習するかは、あらかじめ人間が決めている」といえるといえるでしょう。

さて本題のディープラーニングですが、このディープラーニングでは、コンピュータが何を学習するかについて、機械学習ほど明確に指示はしません。何も指示なしにコンピュータはまるで人間のように自分で学習できるのでしょうか?それは、人間が目で見たものを識別する知覚神経に似せた仕組みを使い、機械学習よりもさらに多くのデータを読み込ませて学習することで実現しています。

ただし一見簡単に思えるディープラーニングも、人間は知覚神経の強さの調節しかできないので、コンピュータが何をどのように学ぶかは予想が難しく、試行錯誤に頼るしかありません。そのような状況なので、実際のところディープラーニングがどういった用途でどこまで役に立つのかはまだまだ未知な部分が多いといえるでしょう。

ディープラーニングで実現したい目的を明確にしましょう

ディープラーニングで実現したい目的を明確にしましょう

これまで説明しましたとおり、機械学習やディープラーニングでは、膨大なデータの中から、ものごとどうしの関わりを見つけ出したり、画像を認識したり、分類したりといったことができると分かりましたよね。

では、みなさんはディープラーニングで実現したいことは何か明確になっていますか?もしディープラーニングそのものを学びたいのであれば問題ありませんが、もともと実現したい目的とディープラーニング結びつきそうかを確認してください。その目的によっては、ディープラーニングのセミナーではなく、機械学習のセミナーの方がより目的に合っているかもしれません。

セミナーの分野(カテゴリ)を確認しましょう

セミナーの分野(カテゴリ)を確認しましょう

ディープラーニングはまだまだ発展途中なので、どんな分野にどのように役に立つのか分かりませんよね。そのような状況なので、ディープラーニングというキーワードを含むセミナーは多岐にわたります。

例えば、投資家向けには、ディープラーニングでのビジネスの可能性をテーマとしたセミナーが開催されています。またエンジニア向けには、ディープラーニングのシステムをどのように構築するのかといったセミナーが開催されていて、それぞれセミナーの中身も参加者の会社や職業も異なってくるので、ご自身の参加目的に合っているのか確認してください。

講演者や主催者を確認しましょう

講演者や主催者を確認しましょう

ディープラーニングのセミナーの講演者や主催者についても注目しましょう。同じ分野・同じ目的でも、聴ける話が変わるかもしれませんよね。例えば、講演者が大学の研究者であれば、広く一般的な見地での話が聴け、もし企業のエンジニアであれば、一般的な話ではなく、自社製品の深い話が聴けるかもしれません。

気になる製品があるのであれば、特定の企業が主催するディープラーニングのセミナーで、有益な話を聴きましょう。

いつをターゲットにしているのか確認しましょう

いつをターゲットにしているのか確認しましょう

ディープラーニングは将来、新しい可能性を秘めています。一方で現在もすでに世の中の役に立っています。参加しようと考えているディープラーニングのセミナーが、現在のことなのか、近い将来のことなのかどちらにターゲットを設定しているのかについても事前に分かる範囲で確認してください。

近い将来といっても決して夢物語ではありません。ディープラーニングの導入を現実的に検討している場合でも、近い将来をイメージしておくことは非常に大切です。

ディープラーニングは、まだまだ未知な部分が多い技術といえます。無理もありません。これまでのコンピュータの利用方法は、人間が作成したプログラムにしたがって、それに忠実に動くというものでした。それが、人間はあえて口出しせず、基本的な認識方法だけ与えて、あとはコンピュータに任せる、これまでの人工知能(AI)で使われた技術の中で最も最先端で最も挑戦的だと思いませんか。

 

将来、人間の知恵を超える何かを生み出してくれるかもしれません。私たちは、そのようなディープラーニングのことを正しく知り、正しく活用することが求められます。ディープラーニングのセミナーに参加するのはその第一歩ですよね。

ディープラーニングは、技術面だけでなく、ビジネス面においてもいろんな可能性を秘めているため、現在さまざまなディープラーニングのセミナーが開催されています。それと同様、みなさんがディープラーニングのセミナーに参加される動機もさまざまです。

ご自身の目的にピッタリ合ったセミナーに参加することによって、他の人より少し詳しくなって、ディープラーニングの将来についてワクワクしながらも、地に足のついた議論の輪が広がっていくことでしょう。ディープラーニングは言うまでもなくとても期待されている分野なので、みなさんにピッタリ合うコミュニティーがきっとあります。その中でみなさんの理解はさらに深まり、ディープラーニングが可能にする具体的な将来像を描けるようになれると良いですよね。

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そねあす
AIZINE編集部のそねあすです。記事の編集を担当しています!

もともとデザインやHTML、CSSと仲良くしていたつもりがあれよあれよと編集の世界に。AI(人工知能)は作れないけど興味深々なんでまずはSiriを使いこなしてみようと模索中です。

編集初心者が、自動運転やAI家電、AI(人工知能)を使った未来まで 日々変化していくAI(人工知能)のニュースをお届けします!