実際の機械学習AIアプリ開発の現場を教えます!機械学習入門②

2019-12-08 /

- 実際の機械学習アプリの開発ではどのようなことが行われるのか、どのような知識でどのような工夫がされるのか、現役機械学習エンジニアがお伝え致します!

記事の要約

  • ディープラーニングを用いて、AIアプリを開発するのも、標準手法が確立されてきました。
  • ①データの収集、②データ前処理、③モデルの構築、④パラメータの調整、⑤評価・テスト、そして再度始めから、というのが基本の流れです。
  • モデルの構築は難しいと思われるが、論文に載っているモデルを参考にすればよく、自分で構築する必要はありません。
  • 実際のAI開発の仕事はデータ収集や前処理、パラメータの調整など、非常に泥臭いところが多いです。

ディープラーニングとは??

Deep Learningとは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。
ディープラーニング(深層学習)に近い用語として、「機械学習」なども聞かれますが、「機械学習」と「深層学習」は異なるものです。
より正確に言いますと、「機械学習」の中に、「ニューラルネット」という分析手法があり、「ニューラルネット」の中に、「深層学習」という手法があります。

「機械学習」の中にもかなり多様な分析手法があり、そちらは調べていただくとかなり色んな手法が出てくるのですが、「深層学習」は基本的に「ニューラルネット」の形で構成されます。

AIアプリの開発の流れ

AIアプリは以下の流れで開発は行われます。

  1. データの収集
  2. データの前処理
  3. モデルの選定(構築)
  4. パラメータの調整
  5. 評価・テスト
  6. 最初から繰り返す。

データを集めて、AIのタスクを実施する深層学習モデルを決めて、学習を繰り返すのは普通のデータ分析タスクと大きくは変わりません。

AIアプリ開発って難しいの??

実は、AIアプリの開発そのものは難しくありません。難しくはありませんが、実は非常に泥臭いめんどくさい作業のオンパレードです。

AIの開発が難しくない、というのは、AIで使う深層学習モデルのほとんどは、既存のものを転用することが多いからです。論文や誰かが構築したモデルを転用して、自分でモデルを構築することはほとんどありません。
逆に、自分でモデル構築ができるのであれば、それは論文を書けるレベルの開発ということになります。

AIアプリ開発の仕事を請け負うとしたら??

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