ディープラーニングとは？
ディープラーニングは、aiの機械学習方法の一種です。aiの進歩に欠かせない学習方法で、すでにさまざまな分野で役に立っています。例えば自動車業界では自動運転が注目の的ですが、自動運転の根幹はディープラーニングです。画像認識やさまざまな処理の判断のために、ディープラーニングが有効活用されています。
このようにディープラーニングは注目を集めていますが、その理由は非常にシンプルです。
ディープラーニングの活用により、これまでのテクノロジーではできなかったことができるようになったからです。人と同じようなパフォーマンスを発揮できるようになったと考えればわかりやすいのではないでしょうか。それもそのはずで、ディープラーニングは人のニューロン構造を模しています。ニューロン構造により、教えられたことを順を追って段階的に学習できます。ディープラーニングは精度が高いどころか、場合によっては人を凌駕する精度で処理することもあります。
ディープラーニングに必要なものとは
ディープラーニングには、必要なものがいくつかあります。何もない状態から、いきなり高度なaiが完成するわけではありません。質の高さをともなった膨大なデータと、ハイレベルな処理能力が必要不可欠です。なぜこれらが必要なのかを解説します。
ラベルが付与された膨大なデータ
ディープラーニングには、ラベルが付与された数え切れないぐらい膨大なデータが必要です。例えば自動運転なら数百万単位の静止画像や何千時間もの動画などがデータに該当します。自動運転はエラーが決して許されないので、そのぐらいのデータ量がなければ正しい処理ができません。今までは膨大なデータの入手が困難だったのでどちらかといえば非現実的でしたが、現在は以前と比べてデータの入手がしやすくなっています。そのためaiが高い精度の処理をできるようになってきています。
ハイレベルな処理能力
ディープラーニングの完了まであまりにも時間がかかり過ぎてしまうのは非効率なので、ハイレベルな処理能力が求められます。例えば高性能のGPUは並列構成のため、クラウドなどを上手く活用すれば学習時間の大幅な短縮が可能です。場合によっては学習時間が数時間しかかからないケースもあるなど、ハイレベルな処理能力があれば効率的に学習できます。
ディープラーニングの活用事例
ディープラーニングは、すでにさまざまな分野で活用されています。前述した車の自動運転がまさにそうですし、それ以外にも医療業界ではがんの研究、他では音声翻訳機器に活用されています。これらの活用事例について詳しく見ていきましょう。
車の自動運転
標識の正確な認識や道にいる歩行者の検知など、ディープラーニングは車の自動運転で有効的に活用されています。車が原因の事故は、1件でも多く減らさなければいけません。交通事故のない安全な社会の実現に向け、事故の減少に貢献しています。
がんの研究
医療業界は、がんの検出にディープラーニングを活用しています。まず高精度の顕微鏡を構築し、がん細胞を他の細胞と誤認することなく見つけ出します。医療業界にもディープラーニングの活用が及んでいます。
音声翻訳機器
ディープラーニングは、音声翻訳でも役立っています。例えばすっかりおなじみとなった、ホームアシスタントデバイスなどが該当します。すでに使用している人もいることでしょう。人の声に反応して処理を実行するのはもちろんですが、何度も処理することでその人の好みなども学習できます。これが可能なのは、ディープラーニングの技術が有効活用されているからです。
ディープラーニングの主な開発方法
ディープラーニングの開発方法は、大きく分けて二通りです。何もない状態から学習するか、転移学習をさせるかです。それぞれがどんな特徴を持つ開発方法なのかを、詳しく解説します。
何もない状態から学習する
aiが何もない状態から学習するには、まずラベル付けされた膨大なデータを用意しなければいけません。データが用意できたら、まず学習のためのネットワークを設計する必要があります。この学習方法は、膨大なデータおよび十分な学習期間がないとできないのが特徴です。
未開拓分野のための応用や出力する分類が多い場合は有効的ですが、データ量と学習期間のデメリットが大きいため、どちらかといえば使用されにくい方法です。長い場合は完了までに数週間かかってしまうこともあります。
転移学習
転移学習は、すでに学習済みのモデルから応用して学習します。微調整だけで学習できるため、前述した何もない状態から学習するのと比べ、データ量と学習期間の負担が軽いです。その点が最大の魅力だといえるでしょう。もちろんまったく修正を加えないわけではないですが、何もない状態から学習するより楽なのは間違いありません。例えば数週間かかってしまうようなことはなく、数時間ほどで完了することもあります。
転移学習のためのインターフェースは必要ですが、比較的メリットの大きい学習方法だといえるでしょう。
ディープラーニング開発を早めるには
ディープラーニング開発をスピードアップさせるには、さまざまな工夫が必要です。それはGPUの使用、クラウドサービスの有効活用、推論のスピードアップなどが挙げられます。それぞれでどのようにスピードアップするのかを解説します。
GPUの使用
GPUはディープラーニングの演算のスピードアップに効果的です。学習に必要な時間を大幅に短縮できますし、画像の分類にも余計な時間を取られません。GPUを駆使して適切なディープラーニングの計算環境を整えましょう。
クラウドサービスの有効活用
今は社会の中でクラウドサービスの利用がすっかり日常的になりましたが、ディープラーニングにも有効活用できます。計算環境をコントロールするのに、クラウドサービスが役立ちます。クラウドサービスによって、遅延なく処理できる環境を用意できます。
ただ、すべての処理をクラウドサービスに頼る必要はありません。全体の中で特に計算の負荷がかかる部分だけクラウドサービスを割り当てれば、他の作業と並行しながら効率的に進められます。
しかも、すでに十分にセットアップされているクラウドサービスを選べば、手間のかかるセットアップの工程をカットできます。スピーディーに学習できる環境をいとも簡単に構築できるため、クラウドサービスを有効活用しないのはもったいないといえるでしょう。ディープラーニング開発を早めるのに非常に効果的です。
推論のスピードアップを図る
ディープラーニングが適用される分野では、推論のスピードアップも重要視されます。例えば車の自動運転や、工場の製造ラインなどで使用されるaiがそうです。推論のスピードアップは難しいと思われがちですが、もちろんできないわけではありません。作成するモデルと使用するGPUに合わせて最適化されたプログラムを生成する、非常に便利なツールがあります。これらのツールを駆使すれば、ディープラーニングの推論のスピードアップも不可能ではありません。推論のスピードアップについて積極的に検討しましょう。
まとめ
各業界が注目している、ディープラーニングの活用事例や開発方法について紹介しました。ディープラーニングは、車の自動運転、がんの研究、音声翻訳機器など、すでに身近なところで活用されています。今後もさまざまなところで活用されることは間違いありません。
また、ディープラーニングの開発では、何もない状態から学習するのと転移学習についてそれぞれ解説しました。加えてさまざまなディープラーニング開発を早める方法についても紹介しましたので、開発する際の参考にしてみて下さい。ディープラーニングの開発はさらに活発化するといえるでしょう。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
