【AI】なんで線形代数はプログラミングに大事?気になる機械学習、ディープラーニングとの関係性まで徹底解説!

AI関連のプログラミングや機械学習、ディープラーニングの世界では、線形代数が非常に重要なものとされています。理系の大学でしか学習することがない線形代数は、文系の人や学習したことのない人にとってはかなり難解なものです。それでもなぜプログラミングや機械学習に関係しているのか、今回はその理由などについて解説します。

 

線形代数とはどういうもの?

 

代数をさらに簡略化させたもの

 

 

理系の大学であれば必ずと言ってもよいほど学習する線形代数。理系の大学生にとっても難解であるこの線形代数ですが、それ以外の文系の大学生や数学が苦手という人にとっては、何を意味しているのかすらわかりません。しかし、実はこの線形代数というのはかなり簡単なものです。

代数というのはxyのことであり、その部分にどのような数字が入るかわからないからひとまずxなどを代わりに使おう、という考えの元使用されています。そしてその代数をさらに簡略化させたものが、線形代数なのです。

 

線形代数の仕組み

 

具体的に線形代数というのはどういうものかわからない人も多いはずです。しかし実は過去に見たことがあるものです。中学校などで連立方程式というものを学習したはずですが、その連立方程式も線形代数の一つなのです。

つまり、代数を使用しても計算式が複雑になってしまうため、曲線などの線を使って代数とする、というのが線形代数の基本的な仕組みです。線形代数といっても様々な種類がありますが、基本的なことは複雑な計算式を簡略化させたものであることには変わりません。

 

# 2つの配列を掛ける

x = [1,2,3]

y = [2,3,4]

product = []

for i in range(len(x)):

    product.append(x[i]*y[i])

 

# 線形代数バージョン

x = numpy.array([1,2,3])

y = numpy.array([2,3,4])

x * y

 

上記を比べれば分かる通り、計算式をかなり簡略化させることができます。

 

線形代数とプログラミング

 

プログラミングの考え方と線形代数は酷似している?

 

 

プログラミングの学習において、処理やタグなどで省略することができるものが存在するということはよくあります。よく使用するタグや、繰り返し処理する必要がある場合の関数など、プログラミングの世界では複雑な処理を簡略化するためのタグや関数が多く存在しています

複雑なプログラムに慣れれば慣れるほど、記述するプログラム言語の量も増えていきます。当然量が多ければ多いほど読みにくくなってしまいます。そのために簡略化された関数やタグを用いることで、プログラム文章そのものが簡潔に表記されるため、整理しやすいです。プログラミングの考え方と線形代数は非常に似ており、どちらもより簡潔に表記するという部分では共通しています。

 

Pythonと線形代数

 

 

プログラミング言語というのは、用途に応じて様々な言語が用意されています。そのプログラミング言語の一つであるPythonは、シンプルで読みやすいプログラミング言語として有名です。特に最近では、後ほど解説する機械学習の分野において、企業でも用いる会社が多いほど人気が高いです。そのPythonと線形代数というのは、かなり深い関係にあります。

線形代数は何度も説明しているとおり、複雑な計算式などを簡略化させるために誕生したものです。プログラミングの基礎においてもこの線形代数の仕組みや理論などは活用されています。そしてPythonはそのような簡略化が重要なプログラミングにおいて、シンプルでわかりやすいという特徴を持っています。この2つの特徴が組み合わさることで、より効率的な機械学習が実現するのです。

 

Geekly Media ライター

どーばー

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【AI】パターン認識を徹底解説!機械学習やアルゴリズムとの関係性もわかりやすく解説します。

AIなどについて調べると必ず出てくるパターン認識。パターン認識によって、AIが急速に進化し、多くの分野で用いられるようになりました。そのパターン認識には機械学習やアルゴリズムなども関係していきます。今回はそんなAIの進化に貢献しているパターン認識と、機械学習やアルゴリズムとの関係性をわかりやすく解説していきます。

 

そもそもパターン認識って何?

 

画像や音声などを使ってほしい情報を見つけること

 

 

なにか探しものをしているとき、皆さんはどうやって探し出して見つけますか。探しているものの形であったり、色であったりなど、探しているものの特徴を元に探しものを見つけるはずです。この何かしらの特徴を元にほしいものを探して見つけるという行動のことを、パターン認識といいます。

現在私達の生活を支えているAIの多くは、このパターン認識ができるタイプのAIが多いです。あまり実感できない人も多いですが、普段何気ない行動でも、このパターン認識によって助けられていることは多くあるのです。

 

人間はごく自然に行っている

 

例えば、待ち合わせ場所で友人を探しているとします。当然ながら待ち合わせ場所には友人以外にも多くの人がいます。その中で友人を見つけるには、様々な判断材料が必要になります。探している友人の顔や髪型などの視覚で捉える身体的特徴、そして友人の声などの耳で捉える身体的情報などを駆使して、その友人を探し出します。

このようにパターン認識というのは、論理的な情報を元に探すのではなく、画像や音声をそのまま用いて探し出すのが特徴です。現在はAIでも当たり前のようにパターン認識を行っていますが、そのAIが誕生する遥か前から、人間が普段の生活で当たり前のように行ってきているのです。

 

パターン認識と機械学習の関係

 

機械学習とは?

 

 

 

機械学習と聞くと、かなり複雑な言葉のように聞こえますが、実は意外にもシンプルなものです。人間というのは生まれた瞬間からすべてを知っているわけではありません。親から言葉などを学び、そして学校で勉強することによって知識が蓄えられます。それはコンピュータも同じです。人間に覚えてほしいことを教えるように、コンピュータに覚えてほしいことを教えるのです。

そして学習したことをきっかけに、より多くの情報を得たり、学習したことをきっかけに様々な決定を下します。親などから教わった言葉を元により複雑な情報を覚えたり、何をしてほしいかなどの意思を伝えたりなどします。コンピュータも同様に、教わった情報を元に新たな情報を取り入れたり、教わった情報を元にこうするべきだと提案します。機械学習というのは、人間が当たり前のように行ってきたことを機械にも行わせることなのです。

 

詳しいことに関しては、当メディア内でも記事が掲載されているので、興味のある人はぜひそちらも読んでみましょう。

 

https://geekly.co.jp/column/category/cat01-it/cat01-01-gijutu/cat01-01-05-ai/

 

パターン認識との関係性は?

 

ではこの機械学習とパターン認識はどのような関係があるのでしょうか。機械学習というのは、元々は機械に数字や記号を覚えさせることがきっかけで始まりました。様々な研究によって数字や記号を元に情報を覚え、そしてその数字や記号を元にどう対処すべきかを提案するまでに成長しました。しかしあくまでこれは論理的なことであり、すべての情報が論理的に処理できるわけではありません

情報というのはときには数式や記号では表せないこともあります。人間の顔や建造物などはまさに論理的に処理できないものです。そこで活躍するのがパターン認識です。パターン認識と機械学習を組み合わせることで、論理的には処理できない人間の顔などの物体も学習させることができました。これにより論理的な処理の他に、パターン認識による処理も可能となり、結果的に機械学習の幅が大きく広がりました。そしてそれによりAIも進化したのです。

 

パターン認識とアルゴリズムの関係性を見てみよう

 

アルゴリズムってどういうもの?

 

 

機械学習はもちろん、コンピュータを動かすにはアルゴリズムというものが必要になります。こちらもかなり難しい言葉のように聞こえますが、実際は至ってシンプルなものです。比較的身近なものでわかりやすい例としては、アキネーターが良い例です。様々な質問に対してはいかいいえで答えて正解を出すという流れは、まさしくアルゴリズムです。

コンピュータはもちろん、Webサイト内のプログラムも全て、アルゴリズムを元に動いています。入力された数値などを記憶するために様々な設問が用意されており、その設問に対してはいかいいえで答えていくことによって、情報が記憶されていきます。同様にほしい情報を出すには、同じように様々な設問が用意されており、その設問に答えていくことによってほしい情報が手に入るのです。アルゴリズムというのは、問題に対する正解を正しく出すための道なのです。その道があるからこそ、コンピュータやプログラムは正常に動くのです。

 

アルゴリズムとパターン認識

 

アルゴリズムと言っても、その種類は様々あります。基本的に一つのプログラムには必ず一つのアルゴリズムが設定されています。機械学習においても、記号や数字などを覚えるためのアルゴリズムが作られたからこそ実現したのです。

パターン認識も同じです。人間の顔や歴史的建造物などの画像や音声を機械に覚えさせるためのアルゴリズムができたからこそ、機械学習でパターン認識を取り入れることができたのです。AIやパターン認識、そしてそれらの元となる機械学習が進歩するには、アルゴリズムは非常に重要な存在なのです。

 

パターン認識によってAIはなぜ進化したのか

 

パターン認識と機械学習、そしてアルゴリズムの3つについてここまで解説しました。ここからはなぜパターン認識によってAIは進化したのか、そしてAIのパターン認識は具体的にどのように使われているかについて解説します。

 

機械の進化とビッグデータによる複雑化が背景に

 

 

AIというのは、元々は機械学習によって生まれたものです。そしてその機械学習の最終的な目的は、コンピュータが人間と同じように考えて行動することを目的としていました。当時はコンピュータの性能がそこまで高くなかったため、機械学習において思ったような成果は得られませんでした。しかし2000年代に入ると急速にコンピュータなどの機械の進化が進み、結果的に機械学習にもパターン認識を取り入れることに成功したのです。この成功こそが、AIが進歩した瞬間でもあります。

そして機械の進化とともに、データそのものも進化しました。今までは数字や記号、文字が基本でしたが、機械の進歩により画像や音声、さらには指紋などもデータとして残すことができるようになりました。そのような複雑な情報を記憶できるのであれば、それらを活かした処理も行えるという考えから、AIや機械学習はさらなる進化を遂げるのです。

 

より総合的な予測や識別が可能に

 

パターン認識によって指紋や顔などを認識できるようになったうえ、その情報を元に適切な処理ができるようになったということは、総合的な予測や識別を可能としたことになります。例えば機械や人の異常を予知する場合、今までは論理的な情報を元にしか判断できませんでしたが、パターン認識によって音などで予測し判断することもできるようになりました。

また、パターン認識によって顔で判別するということもできるようになりました。防犯カメラでの映像で犯人を探すときも、今までは人間が行うことが主流でしたが、パターン認識できるAIによって、予め犯人の顔写真さえ記憶させておけば、防犯カメラの映像から犯人を見つけ出すこともできるようになります。このように、パターン認識の導入によって、論理的な情報だけでは判別できなかったこともできるようになり、結果的により正確な識別や予測を可能にしているのです。

 

Geekly Media ライター

どーばー

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【徹底比較!】機械学習 vs ディープラーニング!AIで注目される2つの技術をわかりやすく解説します!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉もよく聞かれるようになりました。これらの言葉を聞いたことはあるけれど、詳しくは良く分からないという人もいるのではないでしょうか。そこで今回は、AIで注目されているこれら2つの技術について分かりやすく解説します。

 

機械学習とは

 

 

機械学習という言葉は、聞いたことのある人も多いはず。機械学習とは、データを解析して、その結果から学習することにより、物事の予測や判断を行うことです。

もう少し分かりやすく説明すると、あるデータを解析して、そのデータの解析結果をもとにルールや法則などを導き出すのが機械学習です。

例えば、Amazonのサイトやアプリを開くと、「おすすめの商品」を紹介してくれますよね。この表示がされるのは、機械学習によって、「この商品を購入した人は、あの商品も購入する人が多い」というルールが導き出されているからです。

Amazonでおすすめ商品として紹介されている商品を、あなたも欲しいなぁと思うことがあるのではないでしょうか。

このように、機械学習によって、ひとつひとつの作業を人間がプログラムしなくても、AIが自分で大量のデータを分析してタスクを実行してくれるため、AIはさまざまな分野で活用されるようになりました。

では一体AIは、どのように大量のデータを分析し、学習しているのでしょうか。以下で機械学習の3種類の学習方法を紹介します。

 

機械学習の3分類

 

教師あり学習

 

 

機械学習の中でも、「教師あり学習」では、問題と正解をセットで学習して、正解を予測できるようになる学習方法です。この説明では少し分かりにくいので、具体例をお話します。

例えば、猫の画像に「ねこ」という正解をセットして、犬の画像に「いぬ」という正解をセットします。また、「トンネルを抜けると、そこは雪国であった。」という文章に対しては「川端康成」という正解をセットします。

このように、問題と正解のセットをたくさん学習することにより、正解を予測できるようになる学習方法が「教師あり学習」です。

そして、教師あり学習では画像や文章など様々な形式のデータを用いて学習できます。

まるで小さな子供が猫や犬の写真をみて、「ねこ」、「いぬ」と答えたり、ひらがなをみて読み方を答えたりしながら学習しているようですね。

 

教師なし学習

 

一方、教師なし学習では、正解のない問題をデータとしてたくさん学習しながら、ルールや規則を導き出していきます。

正解はなくても多くのデータの特徴をつかんで、何種類の分類ができるか、また、どのように分類するかを判断しながら学習を行うのが「教師なし学習」の特徴です。

 

強化学習

 

 

強化学習とは、AI自信が試行錯誤を繰り返しながら自らルールや規則を導き出す学習方法です。

例えば、囲碁で人間のトッププレイヤーに勝利した「AlphaGo Zero」は強化学習によって強くなったということをご存知ですか?

「AlphaGo Zero」は、囲碁の打ち手や勝ち方を全て人間からプログラムされたわけではなく、コンピュータ同士で対戦を繰り返すことによって、囲碁で勝つ方法を学んだのです。

コンピュータ同士で対戦している間に、人間のプレイヤーがこれまで打たなかった手を見つけていき、人間のトッププレイヤーに勝利しました。

このように、機械学習の中でも「強化学習」は、自動車の自動運転などにも利用されており、最も注目されている技術といえるでしょう。

 

ディープラーニングとは

 

ディープラーニングの特徴

 

 

先ほど紹介した「機械学習」の一部として、「ディープラーニング」という学習方法があります。「ディープラーニング」という言葉は聞いたことのある人が多いですよね。

ディープラーニングは、AIがデータから特徴を自動的に拾うため、人間によって複雑なプログラミングをする必要がなく、さらに高い精度で規則やルールが導き出せる学習方法です。

例えば、ねこの特徴である「ひげがある」、「耳が三角」などの情報を人間が与えなくても、AIが自動的に特徴を抽出するのです。

 

ディープラーニングの登場

 

では、ディープラーニングの登場についてお話します。ディープラーニングは2012年に発見されたばかりのアルゴリズムです。

今までAIブームは何度か訪れたにも関わらず、なぜ2012年にディープラーニングが発見されたのでしょうか。

実は、スマートフォンや高機能なパソコンの登場によって、今までより多くのデータがネット上に蓄積されるようになり、コンピュータが膨大なデータにアクセルできるようになったからです。

さらに膨大な計算を実行できるGPUというデバイスが高機能になった要因もあり、ディープラーニングが誕生しました。

 

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の技術が発展し、AIが急速に進歩した要因に、ディープラーニングのブレイクスルーがあります。

 

実は、ILSVRCという大規模画像認識競技会では、2012年に画像認識のエラー率が一気に10%も低下しているのです。なぜなら、ディープラーニングの技術が2012年に登場したからです。

そして、2012年以降も画像認識のエラー率は徐々に低下していき、とうとう人間の平均的なエラー率5.1%よりも低くなりました。

私たちはGoogleで画像認証を求められたとき、画像の選択を間違えてしまうことはありませんか?人間はGoogleの画像認証の「消火栓」や「道路標識」を選ぶといった簡単な画像認識でも間違えてしまう時がありますが、AIは滅多に間違えないということです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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