人工ニューラルネットワーク（ANN）と機械学習（ML）について知っておくべきことはこれだ

人工知能（AI）とは、機械に人間の知能をシミュレーションさせる科学分野である。AIの主な目的は、通常人間の知能を必要とする作業を機械にプログラムすることである。AIは、音声による会話を文字に変換するような、反復的で大量の作業を行う際に特に有用である。しかし、時が経つにつれて、AIは、デジタル署名を検証することによって人の身元を確認するような、より複雑なタスクを実行するのが得意になってきている。

機械学習（ML）はAIの一分野であり、人間が学習する方法をシミュレートするためにデータとアルゴリズムを使用することに焦点を当てている。ディープラーニング（DL）はML技術の一種で、複雑な多層構造のニューラルネットワークを採用し、機械に、要するに、例によって学習し、高い認識精度を達成することを教える。

ANNとは何か？

人工ニューラルネットワーク（ANN）は機械学習アルゴリズムの一種であり、人間の脳をシミュレートする方法で機械にデータ処理を教える。ANNには多くの種類があり、層の数、構造、データの流れ、使用されるニューロンの種類によって異なる。最も古く、最も単純なタイプのANNのひとつはパーセプトロン・モデルで、データを2つの異なるカテゴリーに分類する教師あり学習アルゴリズムであり、入力層と出力層を含む2つの異なるノード・タイプを持つ2つの層だけで構成されている。

フィードフォワード・ニューラルネットワークはANNのもう一つのタイプで、パーセプトロンモデルを拡張し、相互接続されたノードを最大3層以上含む。フィードフォワード・ニューラルネットワークでは、層の順序は以下の通りである：1) 入力層、2) 隠れ層、3) 出力層。この記事の後半で、ANNがどのように機能し、各ノードが何をするのかを説明する。

ANNの目的は、入力層と出力層の間の複雑な関係を表示し、新しいパターンを発見することである。このアプローチは、機械が大量の情報を処理し、過去のデータから学習し、複雑な問題を解決するのに役立つ。ANNは、音声認識、画像認識、医療診断、エネルギー需要予測など、実世界のさまざまなアプリケーションで使用されている。

ANNは何に使われるのか？

人工ニューラルネットワークと機械学習は、実世界の様々なアプリケーションで使用されている。データを分析・分類し、パターンや傾向を特定し、結果を予測するために導入されている。この柔軟性により、ANNは顔認識から音声転写、さらには非常に特殊な医療診断まで、さまざまな方法で使用することができる。

顔認識

顔認識とは、人の顔を見て人を認証する方法である。さまざまなML技術を使って、膨大な量のデータ、つまり人物の顔写真で構成された大規模なデータベースを収集し、そのデータを使ってさまざまな顔の特徴を評価し、完全な一致を見つける。

顔認識ソフトは最近では当たり前のように使われている。スマートフォンのロックを解除したり、飛行機に搭乗したり、ATMでお金を引き出したりするのに使ったことがあるだろう。しかし、これは単に最新技術を導入するためだけのケースではない。空港にとって、顔認証ソフトウェアなどのバイオメトリクス技術の利用は、パスポートや写真付き身分証明書を空港職員に手作業で提示する必要をなくし、搭乗時間を短縮するのに役立つかもしれない。99％の精度で、このソフトウェアは2秒でシステム内の顔を分析することができ、プライバシーが懸念される場合は、市民はこのサービスからオプトアウトすることができる。

医学

医療機関は、ANNのようなML技術を利用して、患者の治療を低コストで改善し、腫瘍や心臓病の早期発見を and heart disease支援している。ニューラルネットワークの使用は、患者がより大きなダメージを受けるのを防ぎ、さらには命を救うのに役立つ可能性がある。

心臓病の場合、対象クラスのパターンを正確に反映した問題関連データセットを参照として使用することで、心臓病を特定・診断するために計算予測システムが使用される。がん研究の場合、ANNは細胞の動きを追跡し、薬物や遺伝子の変異が体内の腫瘍の広がりにどのような影響を与えるかを判断するために使用される。

ANNは、身体的特徴からうつ病の症状を検出できるニューラルネットワークを構築することで、うつ病の症状の検出と治療にさえ使用されており、実験結果は83％の精度を達成している。

金融サービス

ANNは、株式市場の価格 予測から個人ローンの信用リスク判断まで、金融分野で様々な形で利用されている。信用リスクにANNを使う目的は、支払い能力の高い人と低い人を区別することである。これにより、銀行や金融業者は、支払い者の返済能力を判断することができ、貸し手の経済的損失のリスクを大幅に軽減することができる。

株式市場の予測には、ANNを使用して大量の金融データを収集し、そのデータを使用して、変動する株式市場の変化を予測するトレーダーに役立つ可能性のあるパターンを特定する。このような手法により、アルゴリズム取引が台頭してきた。アルゴリズム取引とは、コンピュータ・プログラムを用いて、あらかじめ定義された指示に従い、設定された基準に基づいて取引を行うことで、最も効率的な取引を行うという概念である。

ANNはどのように機能するのか？

ANNの構造は、人間の脳にヒントを得ている。つまり、ANNは高度に相互接続された一連のノードであり、これらのノードが互いにリンクして信号を送り合うことで、システムが情報を処理し、データ駆動型の意思決定を行うことを可能にしている。基本的なニューラルネットワークには3つの層がある：入力層、隠れ層、出力層である。

データは入力層に供給され、処理、分析、分類される。次に、データは1つ以上の隠れ層を通過し、そこでデータに重みが割り当てられる。ノードの重みは、変数の重要度を決定するのに役立つ。より大きな重み値は、より小さな重み値よりもアルゴリズムの出力に大きく貢献する。

重み値が割り当てられると、データは出力ノードを通過する。ノードがアクティブになるかどうかは、アルゴリズムの与えられたしきい値に依存します。出力値が与えられたしきい値を超えると、そのノードは活性化します。その結果、そのノードの出力は次のノードの入力になります。

ANNとAIをビジネスに取り入れるべきか？

それは場合による人工ニューラルネットワークや機械学習をビジネスに取り入れることで、何を達成したいのか？そしてさらに重要なことは、AI技術の活用は、あなたが直面している問題を解決するための最も効率的で手頃な方法なのか？これらは、あなたが自問自答し、答えを得たいと思う種類の質問である。

このため、AIの専門家チームに相談する価値がある。彼らは、貴社固有の状況を評価し、適切なAI技術を選択し、最も効率的で手頃な価格で手間のかからない方法でAIシステムを貴社のビジネスに導入することができるからだ。さらに重要なのは、AIが貴社にとって最適なソリューションであるかどうかを教えてくれることです。このようにして、適切な仕事に適切なテクノロジーを提供し、コストとリソースを節約することができます。

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