「n」

その他

Pythonのデータ分析に必須！NumPyとは？

データ分析の分野において、Pythonは大変人気のあるプログラミング言語です。その理由は、Pythonがシンプルで使いやすく、そして何よりもデータ分析に役立つライブラリが豊富に揃っているためです。中でもNumPyは、データ分析を行う上で欠かせない、非常に重要なライブラリと言えるでしょう。 NumPyは「ナンパイ」または「ナムパイ」と発音され、Pythonにおける数値計算を高速かつ効率的に実行するための機能を提供します。Pythonだけでも数値計算は可能ですが、NumPyを使うことで、より少ないコードで、より短時間に、より複雑な計算処理が可能になります。これは、NumPyがC言語で実装されており、Pythonよりも高速に動作する性質を持っているためです。 NumPyの最大の特徴は、多次元配列を効率的に扱うことができる点にあります。データ分析では、表形式のデータや、画像、音声などのデータを取り扱うことがよくあります。これらのデータは、多次元配列として表現することで、コンピュータで効率的に処理することができます。NumPyは、このような多次元配列に対する様々な演算を提供しており、データの加工や分析を効率的に行うことを可能にします。 さらに、NumPyは他のデータ分析ライブラリと連携しやすいという利点もあります。例えば、データ分析でよく使われるPandasや、機械学習でよく使われるScikit-learnなどのライブラリは、内部でNumPyを利用しています。そのため、NumPyを理解しておくことは、これらのライブラリをより深く理解し、活用するためにも重要と言えるでしょう。
2024.09.05
その他
ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク：AIの核心

近年、人工知能の分野において、人間の脳の仕組みを模倣した学習モデルが注目を集めています。この学習モデルは、脳の神経細胞であるニューロンとそのつながりを模した構造をしています。人間の脳では、無数のニューロンが複雑に結びつき、電気信号によって情報をやり取りすることで、高度な処理を実現しています。 この脳の仕組みを参考に開発されたのが、ニューラルネットワークと呼ばれる学習モデルです。ニューラルネットワークは、人間の脳のニューロンに相当する「ノード」と呼ばれる処理単位を多数配置し、それらを網目状に接続した構造をしています。それぞれのノードは、他のノードから入力を受け取り、簡単な計算処理を行った結果を出力します。この際、ノード間の接続にはそれぞれ「重み」が設定されており、入力の重要度を調整します。 ニューラルネットワークは、大量のデータを入力として与えられ、それぞれのノード間の接続の重みを調整することで学習を行います。この学習プロセスを通じて、ニューラルネットワークはデータに潜むパターンや規則性を自ら、高精度な予測や判断を下せるようになります。例えば、大量の手書き文字の画像と、それぞれの画像がどの文字を表しているかという情報を与えることで、未知の手書き文字を認識できるようになります。 このように、人間の脳の構造と働きを模倣することで、従来のコンピュータでは難しかった複雑な問題を解決できる可能性を秘めている点が、ニューラルネットワークが注目される大きな理由となっています。
2024.09.05
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク

AIが自ら学習：最適な構造を探索するニューラルアーキテクチャサーチ

- 従来手法の限界 従来の機械学習では、人が設計したニューラルネットワークの構造を基に、パラメータの最適化を行うのが一般的でした。例えば、画像認識に用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、畳み込み層やプーリング層といった層の組み合わせや、それぞれの層のサイズなどを人が決めていました。 しかし、最適な構造は、それぞれのタスクやデータセットによって異なるため、人の経験や直感に頼った設計には限界がありました。人の手によって最適な構造を見つけ出すためには、膨大な時間と労力をかけて、多くの候補を実際に試行錯誤する必要があり、機械学習の専門家以外にとっては非常に困難な作業でした。 例えば、画像内の物体を検出するタスクと、手書きの数字を分類するタスクでは、扱うデータの性質が大きく異なるため、同じ構造のニューラルネットワークを用いても、最適な性能を引き出すことはできません。画像内の物体の検出には、物体の位置や大きさを捉える必要があるため、空間的な情報を保持する畳み込み層が重要になります。一方、手書き数字の分類では、数字全体の形状を捉えることが重要となるため、全体的な特徴を抽出するプーリング層が有効です。このように、タスクやデータセットに適した構造を選択することが、高精度なモデルを構築する上で非常に重要となります。
2024.09.05
ニューラルネットワーク
インターフェース

自然言語クエリ：データへの架け橋

近年、人工知能を用いた技術は急速に発展し、私たちの暮らしや仕事のあり方を大きく変えようとしています。この変化を支えているのが、膨大な量のデータです。人工知能は、大量のデータを学習することで、複雑な規則性を見つけ出し、より正確な予測や分析を行うことができるようになります。 しかし、このデータの持つ力は、誰もが簡単に活用できるわけではありません。専門的な知識や、プログラムを扱う技術が必要となる場合が多く、データ活用を始めるには、依然として高い壁が存在するのが現状です。 そこで今、注目を集めているのが、誰もが簡単にデータの力を引き出せるようにする、新たな技術やサービスです。従来の専門的な知識や技術がなくても、視覚的な操作や分かりやすい指示によって、誰でも簡単にデータ分析や予測を行えるようになるツールが登場しています。 これらのツールは、ビジネスの現場においても大きな変化をもたらすと期待されています。例えば、これまで専門家に依頼していたような、売上予測や顧客動向の分析を、自社の担当者が簡単に行えるようになることで、より迅速かつ的確な意思決定が可能になります。また、人材不足やコスト削減といった課題解決にも貢献することが期待されています。 データ活用は、もはや一部の専門家だけのものではありません。誰もがデータの力を簡単に引き出し、活用できるようになることで、私たちの社会はより豊かで、より良い方向へと進んでいくと信じています。
2024.09.05
インターフェース
クラウド

NECが提供開始！ 生成AIサービスとは

- NECGenerativeAIの概要日本電気株式会社（NEC）が2023年7月に発表した「NEC Generative AI」は、企業の業務効率化や新たな事業の創出を支援することを目的とした、生成AIサービスです。 このサービスの大きな特徴は、大規模言語モデル（LLM）の活用を基盤に、企業が生成AIを円滑に導入し、最大限に活用できるよう、多岐にわたるサポートを提供している点です。 具体的には、LLMの利用許諾だけでなく、企業のニーズに合わせたLLMの選定や導入の相談、効果的な活用方法の提案といったコンサルティングサービス、生成AIを活用したシステム開発を支援するソフトウェアやハードウェアの提供などが含まれます。 NECは長年にわたり培ってきたAI技術やノウハウを活かし、企業が生成AIの力をビジネスの成長に繋げられるよう、包括的なサポート体制を構築していくとしています。
2024.09.05
クラウド
画像学習

NASNet: AIが設計した高精度画像認識モデル

- はじめに近年、画像認識技術は目覚ましい進化を遂げており、私たちの生活にも広く浸透しつつあります。顔認証によるスマートフォンのロック解除や、自動車の自動運転システムなど、その応用範囲は多岐に渡ります。この画像認識技術の進歩を支えているのが、深層学習という技術です。深層学習とは、人間の脳の神経回路を模倣したモデルを用いて、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術のことです。この深層学習を用いることで、従来の手法では困難であった高精度な画像認識が可能になりました。特に、画像の中から特定の物体を検出する物体検出は、防犯カメラによる不審者の検知や、工場における製品の検品など、様々な分野への応用が期待されています。日々、より高精度な物体検出モデルが開発され、その性能はますます向上しています。今回は、AI自身が設計した高精度な画像認識モデルであるNASNetについて解説していきます。NASNetは、従来の人間が設計したモデルを凌駕する精度を達成しており、画像認識技術の新たな可能性を示しました。
2024.09.05
画像学習
言語モデル

文章分析の強力なツール：N-gramとは？

文章を分析する上で、単語単体ではなく、言葉のつながりを理解することは非常に重要です。なぜなら、言葉は単独で存在するのではなく、文脈の中で初めて意味を持つからです。「今日は良い天気です」という文章を考えてみましょう。もし、「今日」「は」「良い」「天気」「です」と単語ごとにバラバラに見てしまっては、この文章が伝えたい真意を捉えることはできません。 そこで有効なのが、N-gramという手法です。N-gramは、文章を単語の連続したグループとして捉えることで、単語間の関係性や文脈を分析します。先ほどの例で言えば、「今日は」「は良い」「良い天気」「天気です」といったように、単語を連続した形で捉え直します。このように、単語をグループとして扱うことで、単語単体では分からなかった情報が見えてきます。例えば、「天気」という言葉単体では、天気が良いのか悪いのか判断できませんが、「良い天気」とあれば、天気が良いことが分かります。 N-gramは、文章の分析だけでなく、機械翻訳や音声認識など、様々な自然言語処理の分野で応用されています。言葉のつながりを捉えることで、より人間らしい自然な文章の理解や生成が可能になるのです。
2024.09.05
言語モデル
言語モデル

文章分析の強力なツール：N-gramとは？

- 言葉のつながりを分析するN-gramN-gramは、膨大な量の文章データから、言葉同士のつながりや文中で繰り返し現れるパターンを見つけるための技術です。この技術は、私たちが普段使っている言葉をコンピュータに理解させるための自然言語処理という分野で活躍しています。従来の文章分析では、文章を単語一つひとつに分解して扱っていました。しかし、N-gramは、連続する複数の単語をまとめて一つの塊として分析します。例えば、「今日は良い天気です」という文章を例に考えてみましょう。単語単位で分析すると、「今日」「は」「良い」「天気」「です」という5つの単語に分解されますが、N-gramでは、「今日は」「良い」「天気です」のように、複数の単語を組み合わせた塊で分析を行います。N-gramを用いることで、単語単独では分からなかった言葉のつながりや、文脈に依存した意味を理解することが可能になります。例えば、「リンゴ」と「食べる」という単語が連続して出現する確率を分析することで、「リンゴ」は「食べる」という行動と関連性が強いことが分かります。さらに、「赤いリンゴを食べる」というように、より長い単語列を分析することで、より詳細な文脈を理解することができます。N-gramは、機械翻訳、音声認識、文章校正、チャットボットなど、様々な自然言語処理の技術に応用されています。例えば、機械翻訳では、翻訳元の文章をN-gramで分析することで、より自然で流暢な翻訳文を生成することができます。また、チャットボットでは、ユーザーが入力した文章をN-gramで分析することで、ユーザーの意図をより正確に理解し、適切な応答を生成することができます。このように、N-gramは、私たちが普段何気なく使っている言葉をコンピュータに理解させるための重要な技術となっています。
2024.09.05
言語モデル
インターフェース

NTPとは？ 時刻同期でシステム安定化

- NTPの概要NTP（Network Time Protocol）は、ネットワークに接続されている機器の時計を正確に合わせるための手順です。現代社会では、コンピュータシステム同士が連携し、複雑な処理を行っています。このような環境では、機器間の時刻のずれをなくすことが非常に大切になります。例えば、お金のやり取りや記録の管理、安全対策など、正確な時刻が求められる場面は数多く存在します。ほんのわずかな時刻のずれが、大きな問題を引き起こす可能性もあるのです。NTPは、このようなニーズに応えるために作られ、世界中の様々なシステムで使われています。NTPは、階層的な構造を持っています。最も正確な時刻を刻む「基準時計」を頂点として、そこからネットワークを通じて時刻情報が伝播していきます。各機器は、自身よりも上位の機器から時刻情報を受け取り、自身の時計を修正します。NTPは、ネットワークの遅延や揺らぎを考慮し、統計的な手法を用いることで、高精度な時刻同期を実現しています。これにより、ミリ秒（1秒の1/1000）レベルの精度で時刻を合わせることが可能になります。NTPは、インターネットを含む様々なネットワーク環境で使用できる、汎用性の高いプロトコルです。特別な機器やソフトウェアを必要とせず、多くのOSに標準で搭載されています。そのため、比較的容易に導入・運用することができます。
2024.09.04
インターフェース
クラウド

NoSQL：データベースの新しい波

これまで長い間、データベースといえば、データを表の形で管理するリレーショナルデータベース（RDB）が主流でした。OracleやPostgreSQLなどがその代表例として挙げられます。RDBは、データの矛盾を防ぎ、正確性を保つための仕組みが充実しており、銀行システムや企業の基幹システムなど、多くのシステムで幅広く利用されてきました。 しかし近年、インターネットの普及や、あらゆるものがインターネットにつながるIoT技術の発展に伴い、RDBでは対応が難しいケースも出てきました。 従来のRDBは、あらかじめデータの構造を定義しておく必要がありますが、昨今では、SNSの投稿やセンサーデータなど、複雑で変化しやすいデータが増えています。このようなデータの場合、構造をあらかじめ定義することが難しく、RDBでは柔軟に対応できません。また、RDBは、大量のデータへの同時アクセスや、膨大なデータの高速処理が得意ではありません。そのため、アクセスが集中するWebサービスや、リアルタイム処理が求められるシステムでは、パフォーマンスの低下が課題となります。 これらの課題を解決するため、RDBとは異なる特徴を持つ、NoSQLと呼ばれる新しいデータベースも登場しています。NoSQLは、柔軟性や拡張性に優れており、大量のデータも効率的に処理できます。 RDBは、依然として多くのシステムで重要な役割を担っていますが、データの多様化や処理量の増大といった時代の変化に対応するため、RDBの限界を理解し、NoSQLなどの新たな技術も積極的に活用していくことが重要です。
2024.09.04
クラウド
インターフェース

NFC：近距離無線通信の仕組みと利点

近年、耳にする機会が増えてきたNFCという言葉。一体どのような技術なのでしょうか。 NFCとは「近距離無線通信」を意味する言葉の略称で、対応した機器同士をほんの数センチメートルまで近づけるだけでデータの送受信や機器認証などができる無線通信技術です。 従来の無線通信技術と比較すると通信距離は短いものの、消費電力が少ないという利点があります。そのため、バッテリー消費を気にすることなく利用できる点が大きな魅力です。また、NFCは高速なデータ通信が可能という点も大きな特徴です。データの送受信が瞬時に行えるため、待ち時間のストレスを感じることがありません。さらに、NFCは高いセキュリティを誇る通信技術としても知られています。これは、近距離でのみ通信が成立するため、不正なデータの取得やなりすましなどのリスクを抑制できるためです。 NFCはスマートフォンやタブレット端末など、様々な機器に対応しており、幅広いシーンでの活用が期待されています。
2024.09.04
インターフェース
インターフェース

NAPT：複数の端末で1つのIPアドレスを共有

- NAPTとはNAPTは、Network Address Port Translationの略称で、複数の端末が一つのグローバルIPアドレスを共有してインターネットに接続するための技術です。家庭や企業内では、それぞれの端末にプライベートIPアドレスと呼ばれる、インターネット上で直接やり取りできないアドレスが割り当てられています。これらの端末がインターネットにアクセスするには、グローバルIPアドレスと呼ばれる、世界中で一意に識別されるアドレスが必要となります。しかし、グローバルIPアドレスは限られているため、すべての端末に個別に割り当てることは現実的ではありません。そこで、NAPTが登場します。NAPTは、ルータなどのネットワーク機器が、プライベートIPアドレスとポート番号を組み合わせて、一つのグローバルIPアドレスに変換することで、複数の端末が同時にインターネットにアクセスできるようにします。例えば、家庭内のパソコン、スマートフォン、ゲーム機などが、それぞれ異なるプライベートIPアドレスとポート番号を使ってインターネットにアクセスする場合を考えてみましょう。NAPT対応のルータは、これらの端末からの通信を、ルータが持つグローバルIPアドレスと、それぞれ異なるポート番号を組み合わせたものに変換して送信します。これにより、インターネット上からは、あたかも一つのグローバルIPアドレスから複数の通信が行われているように見え、複数の端末が同時にインターネットを利用できるようになります。このように、NAPTは、限られたグローバルIPアドレスを有効活用し、複数の端末がインターネットにアクセスするための重要な技術となっています。
2024.09.04
インターフェース
画像学習

AIが自ら設計する画像認識モデル：NASNet

- 機械学習の自動化 近年、人工知能（AI）分野において、機械学習の自動化が大きな注目を集めています。従来、機械学習モデルの設計は、専門家の知識と経験に基づいて行われてきました。しかし、この作業は時間と労力を要するため、より効率的な方法が求められていました。 そこで登場したのが、「自動化された機械学習」を意味するAutoML（Automated Machine Learning）と呼ばれるアプローチです。これは、機械学習モデルの設計や構築を自動化する技術です。AutoMLは、データの前処理、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの調整など、機械学習プロセス全体を自動化します。 従来の方法では、機械学習の専門家でなければ、高精度なモデルを構築することは困難でした。しかし、AutoMLを用いることで、専門知識がない人でも、高品質なモデルを容易に開発できるようになります。これは、ビジネスのあらゆる分野でAI活用を促進する可能性を秘めています。 AutoMLは、まだ発展途上の技術ですが、その可能性は計り知れません。今後、様々な分野でAutoMLの活用が進み、私たちの生活に大きな変化をもたらすことが期待されます。
2024.09.04
画像学習
ニューラルネットワーク

AIによるネットワーク構築：Neural Architecture Searchとは

近年、人工知能（AI）が様々な分野で目覚ましい成果を上げており、私たちの生活に革新をもたらしています。特に、画像認識や自然言語処理といった分野では、人間に近い認識能力や処理能力を持つAIが次々と登場しています。こうしたAIの進歩を支えているのが、深層学習と呼ばれる技術です。 深層学習は、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークと呼ばれるモデルを用いて、大量のデータからパターンや特徴を自動的に学習します。このニューラルネットワークは、人間の脳のように、多数の層構造から成り立っており、それぞれの層が連携しながら複雑な情報を処理することで、高精度な予測や判断を実現します。 深層学習の登場により、AIは従来の手法では難しかった複雑なタスクをこなせるようになり、その応用範囲は急速に拡大しています。例えば、自動運転システムや医療診断支援、音声認識、機械翻訳など、様々な分野で深層学習が活用され、私たちの生活に役立っています。 しかし、深層学習は万能な技術ではありません。その性能は、ニューラルネットワークの構造や学習データの質に大きく依存するため、適切な設計や調整が不可欠です。さらに、深層学習は膨大な計算量を必要とするため、高性能な計算機資源が必要となる場合もあります。
2024.09.04
ニューラルネットワーク
その他

革新をもたらすneoAI：生成AIの未来

東京大学から生まれた、希望に満ちた新しい企業がスタートを切りました。その名は「neoAI」。この企業は、世界でもトップレベルのAI研究機関として知られる東京大学松尾研究室から生まれた、まさに知の結晶ともいうべき存在です。neoAIは、その誕生からして他の企業とは一線を画しています。 松尾研究室で培われた、世界が認める高度な技術力と専門知識は、そのままneoAIの強みとなっています。特に、今、世界中で注目を集めている生成AIの分野において、neoAIは革新的な技術やサービスを提供し、業界をリードしていく存在として期待されています。 neoAIの挑戦は、日本のAI技術の未来を明るく照らす、希望の光となるでしょう。
2024.09.04
その他