AI アルゴリズムの完全ガイド

人工知能は、製造、マーケティング、保管、物流など、あらゆる業界、あらゆるプロセスに導入されています。 現実世界には AI の例が数多くあります。

これには、人間の労働力やロボットプロセスの自動化などの技術的なユースケースから、基本的なアプリケーションまでが含まれます。 AI は検索エンジン、地図とナビゲーション、テキスト エディターなどで使用されています。

しかし、これらの機械がどのように動作するか考えたことはありますか?

AI システムはアルゴリズムに基づいて実行されますが、すべての AI アルゴリズムが同じであるわけではありません。 AI アルゴリズムの仕組みを理解していれば、ビジネス プロセスを簡素化し、手作業の時間を節約できます。

この記事では、AI アルゴリズムの種類、その仕組み、および最良の結果を得るために AI をトレーニングする方法について説明します。

AIアルゴリズムとは何ですか?

AI アルゴリズムはどのように機能するのでしょうか?

AIアルゴリズムの種類

AI をトレーニングするためのヒント

AI アルゴリズムは、マシンがデータを分析し、タスクを実行し、意思決定を行うことを可能にする命令です。 これは、コンピューターに独立して学習して動作するように指示する機械学習のサブセットです。

AI が実行するすべてのタスクは、特定のアルゴリズムに基づいて動作します。 システムの電源を入れてからインターネットを閲覧するまで、AI アルゴリズムは他の機械学習アルゴリズムと連携して各タスクを実行し、完了します。

AI と機械学習アルゴリズムにより、コンピューターはパターンを予測し、傾向を評価し、精度を計算し、プロセスを最適化できます。

このビデオでは、AI アルゴリズムの仕組みと、AI アルゴリズムが実行できる機能について説明します。

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AI アルゴリズムはこのように機能します。パターンを特定し、動作を認識し、機械に意思決定を与えます。

Alexa や Google Home などの音声アシスタントに、お気に入りの音楽をストリーミングするように指示したとします。

ベースとなる AI アルゴリズムは、まずあなたの声を認識して記憶し、選択した音楽に慣れ、次に、認識するだけで最もよくストリーミングされている音楽を記憶して再生します。

同様に、AI コンテンツ エディター ツールは、特定のルールやパターンに従って望ましい結果を達成する自然言語生成 (NLG) モデルや自然言語処理 (NLP) モデルなどのアルゴリズムに基づいて動作します。

これはロケット科学ではなく、「学べば学ぶほど成長する」という単純な公式です。 コンピューター システムに豊富なデータを提供すると、アルゴリズムはそのデータを使用して知識を獲得し、タスクをより効率的に実行します。

最も基本的なレベルでは、AI アルゴリズムはトレーニング用のデータを収集し、それを使用して知識を修正します。 次に、この知識を使用してタスクを完了し、精度を向上させます。

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数学的な計算にさまざまな式があり、同じ結果が得られるのと同じように、AI アルゴリズムにも同じ結果が得られます。

ビジネスのユースケースが異なれば、アルゴリズムとカテゴリも異なります。 たとえば、さまざまなチャットボットで使用されるアルゴリズムは、自動運転車の設計で使用されるアルゴリズムとは異なります。

AI アルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習という 3 つの主要なアルゴリズムがあり、その下に他の何百ものアルゴリズムが分類されます。 違いは、それらがどのように訓練され、どのように機能するかです。

1. 教師あり学習アルゴリズム

アルゴリズムの最初の最も一般的な形式は、教師あり学習アルゴリズムです。 これには、ラベル付きデータでモデルをトレーニングして、予測を行ったり、新しいデータやまだ見たことのないデータを分類したりすることが含まれます。

「スーパーバイズド」という名前は、トレーニング セットの監督下で作業することを意味します。 これは、目的の出力を使用して指定された入力と相互検証し、時間の経過とともに学習するようにトレーニングするだけで機能します。

この学習アルゴリズムは、エラーをテストしてチェックするための専任の専門家とデータサイエンティストのチームの監督の下で作成されています。

開発者は、最高のパフォーマンスを達成するためにデータをトレーニングし、最も高い出力を持つモデルを選択します。

教師あり学習アルゴリズムは、最も一般的に分類問題と回帰問題を解決します。 この例には、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト線形回帰、時系列回帰、ロジスティック回帰が含まれます。

ユースケース:マーケティング担当者は、この AI アルゴリズムを使用して、経時的な売上の予測、顧客のセンチメントのマッピング、株価の追跡などを行います。 教師ありアルゴリズムのその他の使用例には、テキスト認識、オブジェクトの分類、スパム検出が含まれます。

私たちが気に入っている点:教師あり学習は、スケーラブルな方法でアルゴリズムを作成およびトレーニングします。 組織にとっては、従業員の手動作業が軽減され、パーソナライズされたエクスペリエンスが作成されます。

このアルゴリズムの良い点は、プロセスがシンプルであり、高い結果をもたらし、正確な洞察を導き出せることです。

2. 教師なし学習アルゴリズム

教師なし学習では、ラベルのないデータを使用してアルゴリズムにフィードを与え、トレーニングします。 教師あり学習には事前に定義されたクラスがありますが、教師なし学習はパターンを識別し、指定されたデータセット内でクラスターを形成することによって訓練され、成長します。

簡単に言えば、教師あり学習は人間の監督下で行われますが、教師なし学習は人間の監督下では行われません。 教師なし学習アルゴリズムは、生データを使用してパターンを描画し、相関関係を特定し、最も関連性の高い洞察を抽出します。

教師なし学習の最も顕著な例には、定義されたオブジェクトのクラスターを作成することを目的とした次元削減とクラスタリングが含まれます。

ユースケース:クラスタリングとデータ削減は、生物学、化学、データ マイニングにおいて幅広い用途に使用できます。

マーケティングやビジネスでは、教師なし学習は顧客のセグメント化、つまり顧客グループとその行動の理解に最適です。

教師なし学習は、遺伝学や DNA、異常検出、画像処理、医学における特徴抽出などに応用されています。

Google でさえ、教師なし学習を使用して、パーソナライズされたニュース項目を分類し、読者に表示します。 まず、さまざまなトピックに関する何百万ものニュース項目を収集します。

次に、検索エンジンはクラスター分析を使用してパラメーターを設定し、頻度、タイプ、文章、単語数に基づいて分類します。

生成 AI は、ニューラル ネットワーク パターンを使用してパターンと構造を描画します。 ただし、このアプローチのみの使用に限定されるわけではありません。

さまざまな学習モデル (つまり、教師なし学習と半教師あり学習) を活用して、非構造化データをトレーニングし、基礎モデルに変換します。

気に入っている点:教師なし学習アルゴリズムは、データ内の隠れたパターンと構造を発見し、教師なし特徴学習と異常検出を容易にします。

最も優れている点は、ラベル付きデータが必要ないことです。そのため、コストがかからないことがわかります。

3. 強化学習

強化学習は人間と同じように機能します。 アルゴリズムは環境からトレーニングおよび学習し、報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取り、最終的にフィードバックに基づいてアクションを調整します。

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強化学習は、フィードバックと実行されるアクションの継続的なサイクルです。 デジタル エージェントは学習する環境に置かれ、報酬またはペナルティとしてフィードバックを受け取ります。

プロセス全体を通じて、エージェントはフィードバックの基礎となる望ましい結果を決定し、取得しようとします。 フィードバックが報酬として受け取られた場合、エージェントは次のサイクルで同じ戦術を繰り返し使用し、動作を改善します。

強化学習の例には、Q ラーニング、Deep Adversarial Networks、Monte-Carlo Tree Search (MCTS)、および Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C) が含まれます。

ユースケース:強化学習は広く使用されているアルゴリズムで、マーケティング、ヘルスケア、ゲーム システム、交通管制、画像処理などに応用されています。

Netflix でさえ、強化学習トレーニングを使用してユーザーにシリーズを推奨し、パーソナライズを実現しています。 Amazon は、強化学習によって行われたレコメンデーションから消費者の購入の 35% を獲得しています。

私たちの好きなところ:強化学習の原則は意思決定にあります。 報酬とペナルティのシステムにより、アルゴリズムは後の段階でのミスが少なくなります。

その後は、報酬または獲得した数値スコアに基づいてパターンに従います。

AI アルゴリズムの成功は、主に、AI アルゴリズムが実施するトレーニング プロセスと、トレーニングの頻度によって決まります。 巨大テクノロジー企業が AI アルゴリズムの準備に数百万ドルを費やしているのには理由があります。

ただし、AI のトレーニングには多額のコストがかかります。 たとえば、次のような大規模な AI モデルをトレーニングします。 CNBCの報道によると、GPT-3の総額は400万ドルに達した。

Netflix のレコメンデーション エンジンのベースとなるアルゴリズムでさえ、約 100 万ドルの費用がかかると推定されています。

結局のところ、これは AI システムのライフサイクルの最も重要な部分です。 AI アルゴリズムをトレーニングするためのプロセスとベスト プラクティスは、アルゴリズムによって若干異なる場合があります。

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AI アルゴリズムをトレーニングして実装するための最良のヒントを次に示します。

ユースケースを決定します。

AI モデルの作成とトレーニングの基礎となるのは、解決したい問題です。 状況を考慮して、この AI モデルに必要なデータの種類をシームレスに決定できます。

食品大手のマクドナルドは、価格が変動するデジタル メニューをリアルタイムで作成するソリューションを求めていました。 顧客が注文すると、各製品の価格は気象条件、需要、距離によって異なります。

AI を使用して組み込まれたもう 1 つのユースケースは、注文ベースのレコメンデーションです。 誰かがサラダを注文したとします。 AI モデルは、食事に健康的な飲み物を含めることを検出し、提案します。

同僚や競合他社が問題解決に AI アルゴリズムをどのように活用しているかを確認し、自社もどのように活用できるかをより深く理解することが不可欠です。

データを収集して準備します。

人間が空気を必要とするのと同じくらい、AI システムが繁栄し成長するにはデータが必要です。

AI アルゴリズム トレーニングの前提条件は、データを収集して準備することです。 データとは、AI アルゴリズムをトレーニングするためのベースとして使用される生データを意味します。

AI アルゴリズムを採用しているほとんどの組織は、デジタル システムを強化するためにこの生データに依存しています。 企業は、Web スクレイピングやクラウドソーシングなどのデータ収集方法を採用し、API を使用してこのデータを抽出して使用します。

しかし、単なるデータ収集だけでは十分ではありません。 次の重要なステップは、生データのクリーニングとフォーマットを含むデータの前処理と準備です。

Instagram は、ユーザーの行動に基づいて特定のデータを前処理し、フォーマットされたデータに基づいて推奨事項を送信することにより、データマイニングのプロセスを使用します。

AI モデルを選択します。

開発者は、利用可能なデータの種類、つまり問題を直接効率的に解決できるモデルに基づいてモデルを選択する必要があります。 Oberlo 氏によると、約 83% の企業が AI アルゴリズムの理解に重点を置いています。

モデルの選択は、ラベルが付いているか、ラベルが付いていないか、または環境からフィードバックを得るために提供できるデータがあるかどうかによって異なります。

ただし、AI モデルのアーキテクチャは他の要因によって決まります。 AI モデルの選択は、以下にも依存します。

• データのサイズと構造。
• 利用可能なデータセットの複雑さ。
• 必要な精度のレベル。

これらの要素と解決すべき問題の種類に基づいて、線形回帰、デシジョン ツリー AI、ナイーブ ベイズ、ランダム フォレスト、ニューラル ネットワークなどのさまざまな AI モデルがあります。

したがって、問題が画像処理とオブジェクト識別の解決に関連している場合、最適な AI モデルの選択は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) になります。

AI モデルをトレーニングします。

AI アルゴリズムの基礎は、データセットのトレーニング、テスト、検証に依存します。 したがって、これは AI アルゴリズムをトレーニングする上で最も重要なステップです。

最初のステップは初期トレーニング プロセスです。 準備されたデータはモデルに入力され、異常がないかチェックされ、潜在的なエラーが検出されます。

AI モデルの主なエラーは過剰適合です。 これは、特定のトレーニング済みデータセットが偏りすぎるとエラーが発生することを意味します。

過剰適合の一例は、特定のデータセットを使用した自動運転車で見られます。 車両は、そのデータセットに基づいてよりトレーニングされたため、晴天や道路でのパフォーマンスが向上しました。

その結果、車両は極端な気象条件や混雑した場所では機能しません。 新しいデータセットが与えられると、AI モデルはデータセットを認識できません。

トレーニング プロセスの後続のステップは、検証とテストです。

検証ではデータが最終段階に進む前に再検査および評価されますが、テスト段階ではデータセットとその機能が実際のアプリケーションに実装されます。

テスト段階では補助輪が外れ、非構造化データを使用してモデルが現実世界でどのように機能するかが分析されます。

期待どおりの結果が得られない場合、AI アルゴリズムはトレーニング段階に戻され、満足のいく結果が得られるまでこのプロセスが繰り返されます。

結果を測定して追跡します。

最後のテストは、AI モデルを追跡するための基礎となります。 AI アルゴリズムは、結果を得るために特定の指標を使用して測定されます。

問題の種類に応じて、精度、適合率、再現率、F1 スコア、平均二乗誤差などの関連する評価指標を計算します。

結果を決定するために、各指標の目標またはしきい値を設定します。 結果が満足のいくものでない場合は、モニタリングと分析から得られた洞察に基づいてアルゴリズムを反復して改良します。

常にアルゴリズムをさまざまな環境でテストし、完璧になるまでトレーニングします。

はじめる

人工知能は、2030 年までに 1,000 億ドルから 2 兆ドルへと 20 倍に増加すると予想されています。 規模に関係なく、あらゆるビジネスは業務効率を向上させ、テクノロジーの利点を活用するために AI アルゴリズムを必要としています。