画像学習 データ拡張でAIをパワーアップ！
近年の技術革新を牽引する人工知能、中でも特に注目を集めているのが深層学習です。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した複雑な構造を持つため、その能力を最大限に発揮するためには、膨大な量の学習データが欠かせません。しかしながら、現実の世界では、質の高いデータを十分な量集めることは容易ではありません。時間や費用、プライバシーの問題など、様々な障壁が存在するからです。
このようなデータ不足の課題を解決する技術として期待されているのが「データ拡張」です。データ拡張は、限られたデータセットに対して、画像の回転や反転、色の変更などの処理を施すことで、人工的にデータ数を増やす技術です。例えば、猫の画像一枚に対して、上下反転や左右反転、角度を変えた画像などを生成することで、深層学習モデルは、様々なバリエーションの猫の画像を学習できます。
データ拡張によって、深層学習モデルはより多くのパターンを学習し、未知のデータに対しても高い精度で予測や分類が可能になります。その結果、データ不足が深刻な分野においても、深層学習の応用範囲を大きく広げることが期待されています。