5つの重要なステップ！ディープラーニングモデルを構築するにはどうすればいいですか?

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人気が高まり続けている機械学習のサブフィールドであるディープラーニングは、特定のタスクを実行する人工ニューラルネットワークの概念に基づいています。しかし、理論的には、人工ニューラル ネットワークは人間の脳と同じようには機能しません。

人工ニューラル ネットワークと呼ばれるのは、特定のルールを明示的にプログラムしなくても、必要な精度で正確なタスクを完了できるためです。

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数十年前の AI の失敗の主な理由は、データと計算能力の不足でした。長年にわたり、この状況は大幅に改善されました。大手テクノロジー企業や多国籍企業が AI データに投資したことにより、データの豊富さが大幅に増加しました。また、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の能力を考えると、コンピューティング能力はもはや問題ではありません。

この記事では、ディープラーニング モデルを構築するための 5 つの基本的な手順と、これらの手順を使用してさまざまなディープラーニング プロジェクトに取り組む方法について詳しく説明します。

1. アーキテクチャを定義する

ディープラーニングは、画像の分類やセグメンテーション、顔認識、物体検出、チャットボットなどの複雑なタスクを解決するための最良の方法の 1 つです。ただし、複雑なプロジェクトごとに、ディープラーニング モデルは、手元のタスクを完了するために 5 つの固定ステップを実行する必要があります。

ディープラーニング モデルを構築する上で最初かつ最も重要なステップは、ネットワークとアーキテクチャを適切に定義することです。実行されるタスクの種類に応じて、特定の種類のアーキテクチャが好まれます。

通常、画像セグメンテーション、画像分類、顔認識などのコンピューター ビジョン タスクやその他の同様のプロジェクトでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) または ConvNet が好まれます。一方、自然言語処理やテキストデータに関連する問題の場合、リカレントニューラルネットワーク (RNN) と Long Short-Term Memory (LSTM) の方が適しています。

このステップでは、ディープラーニング アーキテクチャ全体のモデル構築構造のタイプを決定することもできます。これを行うための主な 3 つの手順は、シーケンシャル モデル、機能 API、またはユーザー定義のカスタム スキーマです。それぞれの方法については以下で詳しく説明します。

2. モデルをコンパイルする

推奨アーキテクチャが構築されると、モデル構築の 2 番目のステップであるモデルのコンパイルに進みます。コンパイル手順は通常、TensorFlow ディープラーニング フレームワークのコード行であり、model.compile() 関数を使用してコンパイルできます。

ディープラーニングでは、コンパイルの要件は、フィッティング/トレーニング プロセスが正常に完了できるようにモデルを構成することです。コンパイル中に、トレーニング手順のいくつかの主要コンポーネントが評価手順のために定義されます。

必要なパラメータをいくつかリストしたら、次のステップは損失、オプティマイザー、およびメトリックを割り当てることです。損失の種類は、遭遇した問題の種類と解決する必要がある問題によって異なります。オプティマイザーは通常、計算に使用される Adam、RMSprop、または同様のオプティマイザーを指します。メトリックは、分析に使用される精度測定またはその他のユーザー定義メトリックを指します。

3. モデルの適合

画像ソース: unsplash

全体的なアーキテクチャの定義とモデルのコンパイルが完了したら、3 番目の論理的なステップは、トレーニング データセットにモデルを適合させることです。 fit 関数は、一定数のエポック (データセットの反復) にわたってモデルをトレーニングします。フィッティング関数の助けを借りて、トレーニングエポックの数、入力データと出力データ、検証データなどの重要なパラメータを決定できます。フィッティング関数を使用して、これらの基本パラメータを計算し、推定することができます。

トレーニング中は、フィッティングのステップを継続的に評価する必要があります。精度を向上させ、全体的な損失を減らしながら、トレーニングされたモデルが適切に機能することを確認することが重要です。

モデルが過剰適合されていないことを考慮することも重要です。このためには、さまざまなグラフを分析し、これらのモデルが過剰適合する可能性があるかどうかを理解するために、Tensorboard などのツールを使用した継続的な評価が必要です。トレーニングが完了し、一定数のエポックにわたって分析されたら、4 番目のステップ、つまりトレーニング済みモデルの評価と使用による予測に進むことができます。

4. 評価と予測

ディープラーニング モデルの評価は、構築されたモデルが期待どおりに機能するかどうかを確認するための非常に重要なステップです。構築したディープラーニング モデルは、実際のアプリケーションではうまく機能しない可能性があります。したがって、ディープラーニング モデルの評価が重要になります。

ディープラーニング モデルを評価する主な方法の 1 つは、前処理ステップの開始時に分割テスト データに対してモデルによって行われた予測が考慮され、トレーニングされたモデルの有効性が検証されるようにすることです。テスト データに加えて、モデルは変数データとランダム テストでもテストされ、トレーニングに使用されていないデータでの有効性とパフォーマンス効率が期待どおりであるかどうかを確認する必要があります。

簡単な顔認識モデルを構築するとします。モデルは画像を使用してトレーニングされていることを考慮し、テスト データとライブ ビデオ録画の両方でさまざまな顔を使用してこれらの画像を評価して、トレーニングされたモデルが適切に機能することを確認します。

5. モデルをデプロイする

デプロイメント フェーズは、あらゆるモデルを構築する際の最終ステップです。モデルを正常に構築したら、そのモデルを保存したり、より広いユーザーに展開したりするかどうかはオプションの手順です。導入方法は様々です。プラットフォーム間で転送されるアプリケーションとして導入することも、Amazon が提供する AWS クラウド プラットフォームを使用して導入することも、組み込みシステムを使用して導入することもできます。

監視カメラのようなものを導入したい場合は、カメラモジュールと組み合わせてこの機能を実行するために、Raspberry Pi などの組み込みデバイスの使用を検討してください。人工知能を備えた組み込みシステムは、IoT プロジェクトを展開するための一般的なアプローチです。

Flask、Django、またはその他の同様のフレームワークを使用してディープラーニング モデルを構築した後、これらのディープラーニング モデルを Web サイトにデプロイすることもできます。モデルを効果的に展開するもう 1 つの方法は、スマートフォン ユーザー向けに Android または iOS アプリを開発し、より幅広いユーザーにリーチすることです。

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あらゆるディープラーニング モデルを構築するには、上記の 5 つの手順のうち少なくとも 4 つを含む次の手順に従う必要があります。初心者やエントリーレベルのプロジェクトの場合、展開ステップはオプションのステップですが、関連する業界や企業では、このステップは非常に重要かつ不可欠です。

ディープラーニング モデルを構築して使用する前に、データの前処理、探索的データ分析、およびその他の必須のクリーニング手順を考慮する必要があることに注意することが重要です。すべてのデータ前処理が完了した後に、モデル構築手順を実行する必要があります。