機械学習について簡単におさらいした

公開日: : 未分類

機械学習について、実際あんまりよくわかってなくね?ってなったので

30分~1時間~2時間くらい色々なところを巡って機械学習についておさらいしました。

参考にしたところ

去年のAdvent Calendarの皆様の投稿をかいつまんで読ませていただきました。

http://qiita.com/advent-calendar/2014/machinelearning

※以降、各表現が正しいか怪しいので、違和感がある人は適切に置き換えて読んでください。

ニューロンとか色々な用語があるみたいですが理解が追いついてないです。

とりあえず全部「人工知能」とか「機械学習」とかって書いています。

(明らかに違ってたらツイッターで指摘ください)

分かったこと

  1. 機械学習って何?に対してのぼんやりとした答え
  2. googleが猫を分かるようになった話は(自分の中で)齟齬があった

機械学習とは?

ミカンの画像を識別する人工知能を作りたい!とかってときに、

ミカンの画像たくさん用意すれば勉強してくれてミカン判断出来るようになるのでは? みたいなことを

実現するための考え方です。

大雑把に言うと、ミカンの画像たくさん見て、共通点を探しだすことで、

「この共通点を持ってる画像はミカンの可能性が高い!」みたいなことを判断出来るように、

繰り返し画像を調べあげてどんどん精度を上げていくような取り組みのことです。

(教師あり学習というらしい。

ちなみに教師なし学習というのもあって、

とりあえず果物っぽい画像をたくさん用意して、どう分類できるかを機械に解かせる。

できるだけ高い精度で分類出来るようにどんどん学習していく。というやり方です。

その後、出来上がった分類結果を見て、「3グループに分かれているな、1つはミカン、1つはりんご、1つはバナナだ」と解析する人が結論出すような感じらしいです。

(凄い雑な例なのでちゃんとした解説サイトをみてください)

googleは猫が分かる?

数年前にgoogleが、Youtubeの動画たくさん見せたら勝手に猫を識別した!という話が話題になりました。

これずっと勘違いしてて、Youtubeの動画の説明文とかコメントとかそういう情報も合わせて、

「この画像で表されるものは、猫と呼ばれるらしい」みたいな結論を一人で出せる人工知能を作れたのかと思っていました。

実際には若干語弊があって、

「ある画像を与えたときに、それが猫の画像だったら反応する人工知能ができた」 または

「Youtubeの動画の画像をたくさん与えた結果、学習した人工知能が動画の画像をいくつかのグループに分類することが可能になっていた。そのうちの1グループをgoogleの人が確認すると、グルーピングされた画像はほぼ猫だった。」

みたいな話らしいです。

つまり何が違っていたかというと、人工知能だけで「これは【猫】である」と判断出来るようになったのではなくて、

・「ある特徴を持つ画像は絶対に検知する」ような人工知能が作れた。

・人間がその様子を見たところ、それは猫を検知しているようだった。

ってことらしいです。

「ある特徴を持つ画像を検出する」っていうところまでが人工知能の役割で、

それが果たしてどんな画像なのか?(今回で言うと猫だった)というのを判断するのは解析者の役割だったようです。

ただ、画像を検出した上で「これは猫と呼ばれている可能性が高い」みたいな判断するところまで出来るのかもしれないですね。

まとめ

難しすぎて全然表現とか考え方があってるのか分からないので、

この内容はイメージを掴むための参考程度にしてください!!

雰囲気はあってるはず・・・・

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