人工知能の発展を推進する4つの技術

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「人工知能」という用語は 1956 年に初めて登場しました。人工知能とは、機械、特にコンピュータ システムを通じて人間の知能を模倣するプロセスです。エキスパート システム、自然言語処理、音声認識、マシン ビジョンなどは、人工知能アプリケーションの典型的な例です。人工知能は現在、消費者の過去の検索や購入、その他のオンライン活動に基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供するために広く使用されています。ビジネスアプリケーションでは、AI は製品の最適化、在庫計画、ロジスティクスにおいて重要な役割を果たします。

人工知能とその応用

• ヘルスケア: ヘルスケア業界で使用される AI は、X 線検査に合わせてカスタマイズされた投薬や診断を提供できます。パーソナル ヘルス アシスタントはパーソナル コーチとして機能し、患者に薬の服用、運動、健康的な食事を思い出させます。
• 製造業: 製造業における AI の導入では、シーケンス データで動作するディープラーニング ネットワークの一種であるリカレント ネットワークを活用して、接続されたデバイスから取り込まれた工場施設の IoT データを評価し、負荷と需要を予測する可能性があります。
• ライフサイエンス: AI テクノロジーは、データの潜在能力を最大限に引き出し、医薬品の安全性の確保から新薬の市場投入までの、私たちが直面する最大の健康問題のいくつかを解決することができます。
• 小売業: 小売業界では、AI を使用して、カスタマイズされた推奨事項を提供し、ユーザーの購入の選択肢について話し合う仮想ショッピング機能を強化しています。 AI は在庫管理やサイトのレイアウトも容易にします。
• 銀行: 銀行が導入した AI により、人間の活動のスピード、精度、効率が向上します。金融機関は AI 手法を使用して、不正の可能性がある取引を特定し、迅速かつ正確な信用スコアリングを実施し、労働集約的なデータ管理活動を自動化することができます。

•公共部門: AI はスマート シティをさらにスマートにし、緊急機関の任務準備と予防保守に役立ちます。 AI は、計画の効率と有効性を全面的に向上させる可能性を秘めています。

1. 機械学習

機械学習は、分析モデルを自動的に作成するデータ分析の一種です。これは、コンピューターがデータから学習し、パターンを認識し、人間の入力をほとんどまたはまったく必要とせずに選択を行うことができるという考えに基づく人工知能の分野です。

機械学習の応用: 大量のデータを扱う企業のほとんどは、機械学習技術の重要性を認識しています。

• 金融分野のサービス: 銀行やその他の金融機関は、貴重なデータの洞察を特定し、不正行為を防止するという 2 つの主な目的で機械学習を使用します。
• ヘルスケア サービス: データを使用して患者の健康状態をリアルタイムで分析できるウェアラブル デバイスとセンサーの開発により、機械学習はヘルスケア分野で急速に成長しているトレンドとなっています。医療専門家はこの技術を使ってデータを調べ、より良い診断や治療につながる傾向や危険信号を見つけることができる。
• 政府: 公共安全や公共事業などの政府機関では、洞察を得るためにマイニングできるデータ ソースが多数あるため、機械学習が必要です。
• 小売業: 小売業界では、機械学習を使用して消費者の購入履歴を評価し、Web サイトで過去の購入履歴に基づいて消費者が好みそうな商品を推奨できるようになります。小売業者は機械学習を使用してデータを収集、評価、適用し、ショッピング体験をカスタマイズし、マーケティング キャンペーンを実行し、価格を最適化し、商品の提供を計画し、消費者の洞察を獲得します。

2. ディープラーニング

ディープラーニングは、音声認識、画像認識、予測など、人間のようなタスクを実行するようにコンピューターをトレーニングする機械学習の一種です。ディープラーニングは、データに関する基本的なパラメータを設定し、事前に設定されたパターンに従ってデータを整理するのではなく、複数の処理レイヤーを使用してパターンを検出することで、コンピューターが自ら学習するようにトレーニングします。

ディープラーニングの応用:

• 音声認識: 音声認識のためのディープラーニングは、ビジネス分野と学術分野の両方で勢いを増しています。人間の声や発話パターンを検出するために、Xbox、Skype、Google Now、Apple の Siri などの人工アシスタント システムではディープラーニング技術が使用されてきました。
• 自然言語処理: ディープラーニングの主要コンポーネントであるニューラル ネットワークは、テキストの処理と解釈に長年使用されてきました。このアプローチはテキストマイニングのサブセットであり、消費者の苦情、医療記録、ニュースレポートなど、さまざまなソースのパターンを見つけるために使用できます。
• 画像認識: 自動画像キャプション作成とシーン説明は、画像認識の 2 つの実用的なアプリケーションです。自動運転車に360度カメラ技術を採用することで、画像認識機能も向上します。
• 推奨システム: Amazon と Netflix は、ユーザーの過去の行動やアクティビティに基づいて、次に何に興味を持つ可能性があるかを予測する推奨システムを普及させました。ディープラーニングは、音楽の趣味や衣服の好みなどの複雑なコンテキストにおいて、複数のプラットフォームにわたる推奨事項を改善するために使用できます。

3. 自然言語処理（NLP）

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、操作するのを支援する人工知能の分野です。人間のコミュニケーションと機械の理解の間のギャップを埋めるために、自然言語処理 (NLP) は、コンピューター サイエンスや計算言語学を含む複数の分野に依存しています。自然言語処理は新しい分野ではありませんが、人間とコンピュータのコミュニケーションへの関心の高まり、膨大なデータの利用可能性、強力な計算能力、アルゴリズムの改善により、急速に発展しています。

自然言語処理 (NLP) のアプリケーション:

• テキスト分析と自然言語処理: テキスト分析は、大量の資料から構造と意味を抽出するために単語を数えて分類するもので、自然言語処理と密接に関連しています。
• 日常生活における自然言語処理 (NLP) の例: 自然言語処理 (NLP) は、人々の日常生活において、広範囲にわたる一般的な実用的なアプリケーションを持っています。ベイジアン スパム フィルタリングは、スパム用語を正規の電子メールと比較してスパムを識別する統計的な自然言語処理手法です。重要な電話に出られず、メールの受信トレイやスマートフォンのアプリでボイスメールの記録を読んだことはありませんか? これは、自然言語処理 (NLP) 機能である音声テキスト変換です。

4. コンピュータービジョン

コンピューター ビジョンは、コンピューターが画像を分析して理解できるようにトレーニングする人工知能の分野です。機械は、カメラやビデオからのデジタル画像とディープラーニング モデルを使用して、物体を確実に検出して分類し、観察したものに反応することができます。人物の識別からサッカーの試合の分析まで、多くの分野でコンピューター ビジョンは人間の視覚能力に近づき、それを上回っています。

コンピュータビジョンの応用:

• 画像セグメンテーションでは、画像を多数の領域またはセグメントに分割し、それぞれを個別に調査することができます。
• オブジェクト検出は、写真内の特定のオブジェクトを識別するプロセスです。高度なオブジェクト認識機能を使用することで、サッカー場、攻撃側の選手、守備側の選手、ボールなどをすべて 1 つの画像で識別できます。境界ボックスを構築し、その中のすべてのものを識別するために、これらのモデルは識別に X 座標と Y 座標を使用します。
• 顔認識は、単に写真内の特定の人物を識別する以上の高度な物体検出形式です。
• エッジ検出は、画像内のものをより正確に識別するために、アイテムや風景のエッジを決定する方法です。
• 画像内の繰り返される形状、色、その他の視覚的な手がかりを認識する技術は、パターン検出と呼ばれます。
• 写真の分類では、写真をさまざまなカテゴリに分けます。
• 特徴マッチングは、画像の類似性を比較して分類するパターン認識の一種です。