AIの超マニュアル

RMSPE：予測精度を測る指標

- 機械学習における予測機械学習は、過去のデータから規則性やパターンを見つけ出し、それを基に未来の出来事を予測する力を持っています。この予測能力は、様々な分野で活用され、私達の生活にも大きな影響を与えています。例えば、小売業界では、過去の売上データや顧客の購買履歴などを機械学習モデルに学習させることで、商品の売上予測に役立てています。精度の高い売上予測は、適切な在庫管理や販売戦略の立案に繋がり、企業の収益向上に貢献します。金融業界においても、機械学習は重要な役割を担っています。過去の株価データや経済指標などを分析することで、株価の変動予測が可能となり、投資判断の材料として活用されています。また、リスク評価や不正検知などにも応用され、金融システムの安定化に貢献しています。天気予報の分野でも、機械学習は欠かせない技術となっています。気象観測データや過去の天気図などを学習データとして用いることで、降水確率や気温の変化などを予測します。精度の高い天気予報は、私達の日常生活はもちろんのこと、農業や防災など様々な分野で役立っています。このように、機械学習による予測は、多くの分野で重要な役割を担っています。そして、予測モデルの精度は、その有用性を評価する上で非常に重要となります。そのため、より高精度な予測を実現するために、新たなアルゴリズムの開発や学習データの質の向上など、日々研究開発が進められています。

2024.09.06

アルゴリズム

プロンプトエンジニアリング：AIへの的確な指示の技術

- プロンプトエンジニアリングとは私たちは普段、相手に何かを伝える際に、どのような言葉を選んで、どのように話せば意図が伝わるかを考えます。例えば、相手に道の行き方を尋ねたい場合、「あっちの道はどう行くのですか？」と漠然と聞くよりも、「すみません、ここから駅への行き方を教えていただけますか？」と具体的に尋ねた方が、より的確な答えを得られますよね。人工知能と会話する際にも、これと全く同じことが言えます。人工知能、特に膨大なデータから学習した大規模言語モデルは、私たち人間が指示を出す「プロンプト」と呼ばれる入力文を通して、その能力を発揮します。そして、このプロンプトをどのように設計し、調整するかが、人工知能からより的確で望ましい出力を得るために非常に重要なのです。これが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術です。人工知能は、膨大なデータから様々な知識やパターンを学習していますが、その能力を最大限に引き出すためには、私たち人間が適切な指示を与える必要があるのです。プロンプトエンジニアリングは、いわば人工知能とより円滑にコミュニケーションをとるための、通訳者のような役割を担っていると言えるでしょう。

2024.09.06

アルゴリズム

AIのブラックボックスを解明する「モデルの解釈」

近年、人工知能技術の中でも特に深い学習が注目されています。深い学習は、人間が膨大な量の情報を分析しなくても、自動的に情報から特徴を学びとることができるため、画像認識や音声認識など、様々な分野で活用されています。しかし、深い学習は複雑な計算処理によって予測や判断を行うため、なぜそのように予測したのか、その根拠が分かりにくいという課題がありました。この、人工知能の予測や判断の根拠を明らかにすることを「モデルの解釈」と呼びます。モデルの解釈は、人工知能が信頼できるものであるかどうかを判断するために非常に重要です。例えば、医療の現場で人工知能が病気の診断を行う場合、なぜその診断結果が出たのかという根拠が分からなければ、医師は安心してその診断結果を患者に伝えることができません。また、金融の分野で人工知能が融資の審査を行う場合、なぜその審査結果になったのかという根拠が分からなければ、顧客は納得することができません。モデルの解釈を行うための方法には、様々なものがあります。例えば、人工知能の予測結果に影響を与えている情報を分析する方法や、人工知能の内部の計算過程を可視化する方法などがあります。これらの方法を用いることで、人工知能のブラックボックス化を防ぎ、より信頼できる人工知能を開発することが可能になります。

2024.09.06

ニューラルネットワーク

予測の鍵！目的変数を理解する

- 目的変数を理解する目的変数とは、様々な分析や予測において、その変化を理解したり、予測したりしたい対象となる変数のことです。別の言い方をすると、「結果変数」や「被説明変数」とも呼ばれます。例えば、飲食店の経営者が、今後の売上を予測したいとします。この場合、予測の対象となる「将来の売上」が目的変数となります。売上は、天候や気温、湿度、曜日、周辺のイベントなど、様々な要因によって変化する可能性があります。このように、目的変数は、他の要素の影響を受けて変化する結果として捉えることができます。目的変数を設定することは、データ分析や機械学習の第一歩と言えます。目的変数を明確にすることで、どのようなデータを収集し、どのような分析手法を用いるべきかが明確になるからです。飲食店の売上予測の例では、過去の売上データ、天候データ、周辺イベント情報などを収集し、これらのデータと売上との関係性を分析することで、将来の売上を予測するモデルを構築することができます。このように、目的変数を設定することは、データ分析の目的を明確化し、分析の方向性を定める上で非常に重要です。

2024.09.06

アルゴリズム

機械学習の要！目的関数とは？

- 目的関数とは機械学習は、大量のデータからコンピュータにパターンを学習させ、未知のデータに対しても予測や分類などを可能にする技術です。この学習プロセスにおいて、モデルがどの程度正確にタスクを実行できているかを評価するために、「目的関数」が重要な役割を担います。目的関数は、モデルの予測値と実際の値との間の誤差を数値化します。例えば、画像に写っている動物を予測するモデルがあるとします。このモデルに猫の画像を入力した際に、モデルが犬と予測した場合、予測と実際の値の間には大きな誤差が生じます。逆に、猫と正しく予測した場合には誤差は小さくなります。目的関数は、この誤差を最小化するようにモデルのパラメータを調整するために用いられます。パラメータとは、モデルの内部構造を調整するための設定値のようなものです。学習プロセスでは、様々なパラメータの組み合わせを試しながら、目的関数の値が最小となる最適なパラメータを探します。つまり、目的関数はモデルの性能を測る指標であり、より精度の高いモデルを構築するために欠かせない要素と言えるでしょう。目的関数の種類は多岐にわたり、解きたい問題やデータの種類に応じて適切なものを選択する必要があります。

2024.09.06

アルゴリズム

RMSLE：予測精度を測るもう一つの指標

- 機械学習における予測精度の評価機械学習モデルの性能を測る上で、予測精度は非常に重要な要素です。特に、数値を予測する回帰問題においては、予測値と実際の値がどれほどずれているかを数値化して評価する必要があります。このずれを表す指標として、平均二乗誤差(MSE)や平均絶対誤差(MAE)などが一般的に用いられます。これらの指標は、計算方法が比較的単純で理解しやすいため、広く利用されています。しかし、これらの指標だけでは、予測値と実際の値の比率を十分に考慮できない場合があります。例えば、実際の値が10と100の場合を例に考えてみましょう。もし、予測値がそれぞれ1と10だった場合、どちらも実際の値との差は9となります。この場合、MSEやMAEではどちらも同じ程度の誤差として評価されます。しかし、現実問題として考えると、後者の誤差の方がより深刻であると言えます。なぜなら、実際の値100に対して予測値10は、10%しか予測できていないのに対し、実際の値10に対して予測値1は、10%の誤差に収まっているからです。このように、実際の値に対する誤差の割合を考慮することで、より実務的な評価が可能になります。そのため、予測精度の評価には、MSEやMAEといった指標に加えて、予測値と実際の値の比率に着目した指標も併せて検討することが重要です。状況に応じて適切な指標を用いることで、より精度の高い機械学習モデルの構築を目指していくことが大切です。

2024.09.06

アルゴリズム

AIの基礎: モデルとは何か

近年の情報技術の進歩に伴い、膨大な量のデータが日々生成されています。この膨大なデータの山から、私たち人間にとって有益な情報を抽出することが求められています。人工知能（AI）の分野では、この課題に対して、データの中から意味のあるパターンや規則性を見出すモデルの開発が進んでいます。これらのモデルは、人間が学習するように、大量のデータを入力として与えられることで学習します。例えば、人間は多くの猫の画像を見ることで、猫の特徴を学習し、未知の動物の画像を見てもそれが猫かどうかを判断できるようになります。同様に、AIモデルも大量のデータから反復的に学習することで、データに潜むパターンや規則性を認識できるようになるのです。この学習プロセスは、大量のデータから共通の特徴や関係性を抽出し、それらを一般化する能力をモデルに与えるという点で、人間の学習と類似しています。このように、AIモデルは大量のデータから自動的にパターンを学習することで、人間では気付けないような複雑な関係性や洞察を発見できる可能性を秘めています。これは、ビジネスにおける需要予測、医療における病気の診断、製造業における品質管理など、様々な分野において革新的な変化をもたらすと期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

生成AIの活用事例：可能性が広がる未来

- 様々な分野での活躍文章や画像、音声などを作り出すことが出来る生成AIは、今や様々な分野で活躍しています。その革新的な技術は、私達の生活をより豊かに、そして便利にする可能性を秘めていると言えるでしょう。医療分野では、生成AIは医師の診断を支援する役割を担っています。例えば、レントゲン写真から病気の兆候を早期に発見する手助けをすることで、病気の早期発見・早期治療に貢献しています。また、膨大なデータから新薬候補物質を見つけ出すことで、新薬開発のスピードアップにも一役買っています。製品デザインの分野では、生成AIはデザイナーの創造力を刺激し、今までにない斬新なデザインを生み出すことを可能にしています。デザイナーが思い描くイメージを形にするだけでなく、AIがこれまでになかった新しい形状や色使いを提案することで、製品開発に新たな風を吹き込んでいます。教育の分野でも、生成AIは子供たちの個性に合わせた学習体験を提供できる可能性に満ちています。子供一人ひとりの理解度や学習スピードに合わせた教材を作成したり、質問に対してAIが個別に回答したりすることで、より効果的な学習をサポートします。このように、生成AIは様々な分野で、私達の生活に変化をもたらしています。今後、さらに技術が進歩していくことで、今まで以上に幅広い分野で活用され、私達の社会をより豊かにしていくことが期待されています。

2024.09.06

その他

未来の買い物体験：無人化店舗のスゴさ

仕事帰りのスーパー、たくさん買ったカゴの中身も、レジ待ちの長い列に並べば、せっかくの楽しい気分も台無しです。しかも、疲れているときほど、このレジ待ちの時間は長く感じられるものです。無人化店舗なら、そんなストレスとは無縁の世界が広がっています。事前に顔認証を登録しておけば、財布すら持たずに買い物が可能になります。お店に入ると、まるで自分のために扉が開くかのように感じることでしょう。店内を自由に回りながら、欲しい商品を手に取っていく。そして、手に取った商品も自動で認識されるため、レジに並んで会計を待つ必要がありません。まるで、商品が空気のように、あなたの所有物になる魔法のようです。欲しいものを選んで、そのままお店を出るだけ。まるで未来の映画の世界に飛び込んだような、スムーズな買い物体験があなたを待っています。

2024.09.06

その他

AIの進化：五感を統合するマルチモダールAIとは？

私たち人間は、外界から様々な情報を取得し、理解することで日々を過ごしています。この情報取得には、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚といった五感が大きな役割を果たしています。例えば、太陽の光は目で見て眩しさを認識し、鳥のさえずりは耳で聞いてその美しさを感じ取ります。このように、私たちは五感を駆使することで、周囲の状況や変化を把握しているのです。人工知能（AI）の分野においても、情報を扱う際に、それがどのような種類の情報であるかを示す概念が存在します。それが「モダリティ」です。人間が五感を用いて情報を得るように、AIもまた、様々なモダリティの情報を処理することで、より人間に近い認識や判断を行うことを目指しています。例えば、私たちが目で見て認識する画像は「画像モダリティ」、耳で聞いて理解する音は「音声モダリティ」として扱われます。また、新聞や書籍など文字情報は「テキストモダリティ」に分類されます。AIは、これらのモダリティを個別に処理するだけでなく、複数のモダリティを組み合わせて分析することで、より高度な情報処理を実現することが期待されています。例えば、画像に映る人物の表情と、その人物の発言を組み合わせることで、より正確な感情分析が可能になるかもしれません。

2024.09.06

その他

AI時代におけるケイパビリティの進化

「ケイパビリティ」とは、企業が秘めている潜在的な能力のことで、顧客に喜ばれる製品やサービスを提供し、競合他社に打ち勝つために非常に重要な要素です。ケイパビリティと聞いても、具体的にどのようなものかイメージしにくいかもしれません。例えば、高度な技術力もケイパビリティの一つです。他社には真似できない革新的な技術を開発することで、顧客を魅了する製品を生み出すことができます。また、効率的な製造プロセスも重要なケイパビリティです。ムダをなくし、低コストで高品質な製品を製造することで、価格競争力を高めることができます。さらに、顧客のニーズを的確に捉えた販売戦略も欠かせません。顧客が本当に求めているものを理解し、効果的な広告や販売促進活動を行うことで、多くの顧客を獲得することができます。そして、優秀な人材も忘れてはいけません。高いスキルや知識、経験を持つ人材が、それぞれの能力を最大限に発揮することで、より良い製品やサービスが生まれます。このように、ケイパビリティは、技術力、製造プロセス、販売戦略、人材など、様々な要素が複雑に絡み合って形成されています。これらの要素が組み合わさることで、企業は他社にはない独自の価値を生み出し、市場で成功を収めることができるのです。

2024.09.06

その他

予測精度を測るRMSE：その基礎と重要性

RMSEは「平方根平均二乗誤差」の略称で、機械学習モデルの予測精度を評価する指標です。機械学習モデルとは、データから法則性やパターンを学習し、未知のデータに対して予測を行うモデルのことです。このモデルが良い予測を行うかどうかを測るためにRMSEがよく使われます。 RMSEは、具体的には以下の手順で計算されます。まず、モデルが予測した値と実際の値の差を計算します。この差を「誤差」と呼びます。次に、それぞれの誤差を二乗します。これは、プラスとマイナスの誤差が打ち消し合わないようにするためです。そして、全ての誤差の二乗の平均値を計算します。最後に、その平均値の平方根を計算します。これがRMSEです。 RMSEは、値が小さいほど予測精度が高いことを示します。RMSEが0の場合は、モデルが完全に実際の値を予測できていることを意味します。RMSEは、モデルの性能を客観的に評価するための指標として広く用いられています。 RMSEは、回帰問題と呼ばれる、予測対象が数値である問題において特に重要な指標となります。例えば、株価や気温の予測などが回帰問題に該当します。RMSEは、モデルの精度を直感的に理解しやすいという利点もあります。これは、RMSEが実際の値と予測値の誤差の平均を表しているためです。 RMSEは広く使われている指標ですが、外れ値の影響を受けやすいという欠点もあります。外れ値とは、他のデータから大きく外れた値のことです。外れ値があると、RMSEが大きくなってしまい、モデルの精度を正しく評価できない場合があります。そのため、RMSEを使用する際は、外れ値の影響を考慮する必要があります。

2024.09.06

アルゴリズム

ローソン進化中！無人レジが変える未来

最近耳にすることが多くなった「無人レジ」。文字通り、レジ係の店員さんがいないレジのことですが、皆さんは実際に利用したことはありますか？実は、この無人レジ、スーパーやドラッグストアだけでなく、コンビニエンスストアにも導入が進んでいるんです。あのコンビニ業界大手のローソンも、積極的に無人レジを導入しています。ローソンでは現在、商品を自分でスキャンして会計を行う「セルフレジ」に加え、スマートフォンで商品を読み取って決済する「スマホレジ」も導入しており、今後ますます力を入れていく方針のようです。これらの技術がさらに進化すれば、近い将来、レジに全く並ばずに買い物ができるようになるかもしれません。お店に入ったら、欲しい商品を手に取って、そのままお店を出る。そんな、まるで未来のお買い物のような光景が、もうすぐそこまで来ているのかもしれませんね！

2024.09.06

画像解析

モザイクAIでプライバシー保護

- モザイクAIとはモザイクAIとは、写真や映像の中にある、見せたくない情報に、自動でモザイクをかける技術のことです。この技術は、人工知能、つまりAIと呼ばれる技術を使っています。これまで、モザイクをかける作業は人の手で行われてきました。そのため、たくさんの時間と手間がかかっていました。例えば、テレビ番組で人の顔が映っているときに、その人にモザイクをかける作業を想像してみてください。一枚一枚、人の顔を丁寧にモザイクで隠していくのは、とても大変な作業です。しかし、モザイクAIが登場したことで、この作業が自動化され、作業にかかる時間と手間を大幅に減らすことができるようになりました。モザイクAIは、AIが写真や映像を分析し、人の顔や個人情報を含む部分を自動で見つけ出して、モザイクをかけてくれます。これは、まるでAIがモザイク処理のプロになったかのように、正確かつスピーディーに処理を行ってくれます。この技術のおかげで、これまでモザイク処理にかかっていた時間と労力を大幅に削減できるようになり、作業効率が飛躍的に向上しました。また、人為的なミスを減らすこともできるため、より正確なモザイク処理が可能になりました。

2024.09.06

画像解析

無色の緑の謎：言葉遊びが哲学になる時

「無色の緑の考えが猛烈に眠る」この一文を見た時、あなたは一体どう感じるでしょうか。何やら意味ありげな雰囲気はあるものの、具体的に何を言っているのか全く分からないのではないでしょうか。まるで、夢の中に登場する謎めいた言葉遊びのようにも思えます。「無色の緑」とは一体どのような色合いなのでしょうか。そもそも、「考え」が「眠る」とはどういう状態を指すのでしょうか。実は、この奇妙な文は、言語学と哲学の世界で長年議論の的となっている有名な一例です。1957年、アメリカの哲学者ノーム・チョムスキーが提唱した「生成文法」という理論の中で、この文は重要な役割を果たしました。チョムスキーは、この文が「文法的には正しいが、意味的には無意味である」という点に着目しました。つまり、単語の並び方や文の構造自体は、一般的な日本語のルールに則っているため、私たちは違和感なく文として認識することができます。しかし、個々の単語の意味を組み合わせても、全体として意味のある内容を理解することはできません。このことから、チョムスキーは、人間の言語能力は、単に文法規則に従って単語を並べるだけでなく、文の意味を解釈する能力も必要不可欠であると主張しました。この「無色の緑の考えが猛烈に眠る」という奇妙な文は、私たち人間の奥深い言語能力の一端を垣間見せる、不思議な魅力を持った一文と言えるでしょう。

2024.09.06

言語学習

大規模言語モデルの広大な知識と限界

大規模言語モデル(LLM)は、その名前が示す通り、膨大な量のテキストデータを学習に利用しています。その情報源は、インターネット上に広がるニュース記事や学術論文、企業のウェブサイト、個人のブログ、電子書籍、掲示板への書き込みなど、実に多岐にわたります。LLMは、これらの膨大なテキストデータを分析し、言葉の意味や関係性、文法、さらには文脈に応じた適切な表現などを学習していきます。例えるならば、LLMの知識ベースは巨大な図書館のようなものです。図書館の書架には、歴史、科学、文学、経済など、あらゆる分野の書籍が整然と並んでいます。LLMも同様に、学習した膨大な情報を分野ごとに整理し、相互に関連付けながら記憶しています。そして、私たちが図書館で目的の本を探すように、LLMは求められた情報に関連する知識をデータベースの中から探し出し、整理して回答を生成します。LLMの驚異的な能力は、まさにこの巨大な知識ベースに支えられていると言えるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

AI学習の新潮流：RLHFとは？

近頃、人工知能（AI）の分野では日進月歩の勢いで新たな学習方法が生み出されています。中でも、「RLHF」という学習方法は、従来の手法とは大きく異なる革新的なアプローチとして、各方面から熱い視線を浴びています。 RLHFは、「人間からのフィードバックによる強化学習」を意味する言葉です。この学習方法の最大の特徴は、人間の評価を直接学習に取り入れる点にあります。従来のAI開発では、大量のデータを使ってAIモデルを訓練していました。しかし、この方法では、必ずしも人間の意図や価値観を反映した結果が得られるとは限りませんでした。そこで登場したのがRLHFです。RLHFでは、AIモデルが出した答えに対して、人間が「良い」「悪い」といった評価を直接与えます。AIモデルはこのフィードバックをもとに、自身の行動を修正し、より人間が望ましいと感じる結果を出力できるよう学習していきます。このRLHFは、特に「対話型AI」の分野で大きな成果を期待されています。人間との自然な会話を実現するために、AIには言葉の意味を理解するだけでなく、文脈に応じた適切な受け答えを生成することが求められます。RLHFは、人間の繊細なニュアンスを学習できるため、より人間らしい自然な対話を実現する突破口となる可能性を秘めているのです。

2024.09.06

アルゴリズム

学習を加速させるモーメンタム

- モーメンタムとは機械学習の世界、特に深層学習と呼ばれる分野において、最適化アルゴリズムというものが重要な役割を担っています。その中でも、「モーメンタム」は、学習をよりスムーズに進めるための、いわば「勢い」のような役割を果たす概念です。従来の勾配降下法では、現在の位置における勾配情報、つまり、どの程度坂を下れば良いかという情報のみを頼りに、パラメータと呼ばれる値の更新を行っていました。これは、坂道を下る人に例えると、足元の傾斜だけを見て一歩ずつ慎重に歩いているようなものです。しかし、モーメンタムでは、過去の勾配の情報を加味することで、より効率的に最適解、つまり坂道の最も低い場所を目指します。これは、坂道を下る人が、これまでの歩みで得た勢いを活かして、より速く、そして時には少しの坂を上る勢いも利用して、目的地まで進んでいく様子に似ています。過去の勾配情報を蓄積することで、振動や停滞を減らし、より速く最適解に近づくことが可能となります。このように、モーメンタムは深層学習の学習効率を向上させる上で、非常に重要な役割を果たしているのです。

2024.09.06

アルゴリズム

データの世界を旅する数値ベクトル

- データの表現方法人工知能やデータサイエンスの世界では、私たち人間が普段目にしている情報、例えば文章や写真、商品の評価などを、コンピュータが理解できる形に変換する必要があります。この変換処理は、まるで私たちが外国語を学ぶ際に、辞書や文法を使って相手の言葉に変換する作業に似ています。コンピュータが情報を理解するための方法の一つに、数値ベクトルを用いた表現があります。数値ベクトルとは、数字が順番に並んだもので、例えば[0.47, 0.10, 0.26, 0.89, -0.71, ...]や[0, 0, 1, 0, 0, ...]のように表されます。これらの数字は、元の情報の特徴を捉え、それをコンピュータが処理しやすい形に変換したものです。例えば、文章を数値ベクトルで表す場合を考えてみましょう。「今日は晴れています」という文章は、晴れという単語や、それが今日であることを表す情報を含んでいます。これらの情報は、数値ベクトルに変換されることで、コンピュータが「天気」「時間」などの要素を認識することを可能にします。このように数値ベクトルを用いることで、コンピュータは様々な種類の情報を理解し、処理することができるようになります。そして、この情報処理は、人工知能による画像認識や自然言語処理、データ分析など、様々な分野で応用されています。

2024.09.06

アルゴリズム

大規模言語モデルの得意と不得意

近年、大規模言語モデルが目覚しい進化を遂げています。膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりすることができるようになりました。まるで人間と対話しているかのような錯覚を覚えるほどの高度なコミュニケーション能力は、私たちに驚きを与えています。この大規模言語モデルの最大の特徴は、その汎用性の高さにあります。大量のデータから学習した広範な知識を活かすことで、文章の要約や翻訳といった言語処理はもちろん、プログラムコードの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。その応用範囲は非常に広く、私たちの生活や仕事に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。例えば、効率的な情報収集や文章作成を支援することで私たちの日常をより便利にするだけでなく、医療分野における診断支援や新薬開発など、専門性の高い分野でも活躍が期待されています。このように、大規模言語モデルは進化を続けながら、私たちの社会の様々な側面に影響を与えようとしています。

2024.09.06

言語モデル

REINFORCE：強化学習における方策の探求

- 強化学習とその手法強化学習は、機械学習の一分野であり、まるで人間が試行錯誤を通じて学習するように、機械も経験を通して学習していくことを目指しています。具体的な仕組みとしては、学習の主体となる「エージェント」と、エージェントが行動する「環境」という二つの要素を用います。エージェントは、環境を観察し、現状において最適だと考える行動を選択します。そして、選択した行動を実行すると、環境はその行動に対して「報酬」という形でフィードバックを返します。報酬は、行動の良し悪しを数値で表したものであり、例えば良い行動には正の値、悪い行動には負の値が与えられます。エージェントは、この報酬を最大化することを目標に、試行錯誤を繰り返しながら行動の戦略を学習していくのです。環境は、ゲームのルールやシミュレーションの世界など、現実世界を模倣したものであったり、あるいは現実世界そのものであったりします。強化学習は、囲碁や将棋などのゲームAI開発や、ロボットの制御、自動運転技術、広告配信の最適化など、幅広い分野で応用が進んでいます。未知の環境においても、最適な行動を自ら学習していくことができるという強みを活かし、今後も様々な分野で活躍していくことが期待されています。

2024.09.06

アルゴリズム

データの中心を掴む：モード値とは？

- モード値とは何かモード値とは、あるデータの集まりの中で、最も多く出現する値のことを指します。言い換えれば、データの集合の中で最も出現頻度が高い値のことです。例えば、10人の生徒に行ったテストの点数を例に考えてみましょう。点数の結果は、50点、70点、70点、80点、80点、80点、90点、90点、100点、100点でした。この場合、80点が3回出現しており、他のどの点数よりも多く出現しています。つまり、このデータの集合におけるモード値は80点となります。モード値は、データの分布の中心を表す指標の一つとして用いられます。特に、データが質的データである場合、例えば、好きな色や所有している車種など、数値で表せないデータの場合に有効です。このような場合、平均値や中央値を計算することはできませんが、モード値を求めることで、データの傾向を掴むことができます。しかし、モード値はデータの分布の全体像を必ずしも表しているとは限りません。極端な値やデータのばらつきには影響を受けにくいため、データの分布によっては、代表値として適切でない場合があります。そのため、モード値だけでなく、平均値や中央値、データのばらつきなどを合わせて確認することが重要です。

2024.09.06

アルゴリズム

RAGで進化する生成AI

近年、私たちの身の回りで、まるで魔法のように文章や画像、音声などを作り出す技術が注目を集めています。これが「生成AI」です。中でも、「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる技術は、膨大な量の文章データから学び、人間のように自然で滑らかな文章を作り出すことができるため、その進化の象徴と言えるでしょう。 LLMは、まるで私たちの話し相手のように、質問に答えてくれたり、外国語を翻訳してくれたり、長い文章を要約してくれたりと、様々な場面でその力を発揮します。例えば、ウェブサイトで顧客からの質問に自動的に答えるチャットボットや、会議の内容を要約して記録してくれる議事録作成支援など、私たちの仕事を効率化してくれる可能性を秘めています。また、小説や脚本の執筆、広告のキャッチコピーなど、これまで人間の創造性が求められてきた分野でも、LLMは新たな可能性を広げています。このように、LLMは私たちの生活や仕事のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。しかし、その一方で、偏った情報や差別的な表現を含む文章を生成してしまうリスクや、著作権の問題など、解決すべき課題も残されています。LLMが私たちの社会にとってより良いものとなるよう、技術開発と並行して、倫理的な側面や社会的な影響についても慎重に検討していく必要があるでしょう。

2024.09.06

言語モデル

ランダムフォレスト：多数決で予測する！

- ランダムフォレストとはランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて、より精度の高い予測モデルを構築する機械学習の手法です。多くの木が集まって森を作るように、多数の決定木を生成し、その集合知を活用することから、この名前が付けられました。では、どのようにして複数の決定木の意見を集約して、最終的な予測結果を得るのでしょうか？ランダムフォレストでは、それぞれの決定木が、データセットからランダムに抽出したデータを用いて学習します。さらに、各決定木における分岐の際に用いる特徴量もランダムに選択されます。このように、個々の決定木にランダム性を導入することで、多様な視点を持つ決定木群を生み出すことができます。予測を行う際には、それぞれの決定木が独立して予測を行い、最終的には多数決によって最も多くの決定木が支持した結果が出力されます。個々の決定木は過学習に陥りやすいため、複数の決定木の意見を統合することで、過学習の影響を抑え、より汎用性の高いモデルを構築することが可能となります。ランダムフォレストは、分類問題と回帰問題の両方に適用できる汎用性の高い手法であり、画像認識や自然言語処理など、幅広い分野で活用されています。

2024.09.06

アルゴリズム