2015年9月11日金曜日

様々な場で活躍する「ディープラーニング」

株式会社Pro-SPIRE SS第3BUの野口です。

本日は、人工知能における機械学習の1つである「ディープラーニング」についてご紹介します。
(※以降リンクは外部サイトが別ウィンドウで開きます。)

ディープラーニング(DEEP LEARNING 深層学習)とは、人間があらゆる情報を取り込むことによって徐々に学習するように、機械に同等の学習を行わせる技術です。

ディープラーニングの最大の意義は、特徴表現を取り出すことができる点にあります。
例えば、ある画像が何のクラスに属するか(猫であるかまたは犬であるかなどの区別)は、画像を適切な特徴表現に直すことができれば容易に判断できます。
画像に映っているものが猫かどうかを判断するには、「耳がある」、「顔が丸い」、「ひげがある」などを表した特徴表現を作ればよいことになります。
これまでの技術では、特徴表現を自動で作ることは難しく、そのため画像認識の精度が上がりませんでした。

ディープラーニングの技術については多くの研究が行われています。
以下はその一例です。
 ・画像の中にあるシーンを記述する研究
   ある画像から「猫がベッドで寝ている」という文章を自動的に記述する技術
 ・「生成モデル」で行動予測する研究
   ある人が書いた数字1文字の筆跡から他の数字の筆跡を予測する技術

ディープラーニングを用いたビジネス事例をいくつかご紹介します

 これまでのECサイトでは商品を検索するために企業が大量の商品画像を人手で確認し、カテゴリや色などの情報を付与していて、とても時間とコストがかかっていました。
また、人手のためヒューマンエラーが起こります。
そのため、利用者が検索した結果に本来は含まれているべき商品が無いということもありました。
このサービスでは、利用企業が商品画像をAWSサーバーにアップロードすると、それらの画像を自動解析し、基本ファッション用タグ(カテゴリ/形状/色/柄/素材/感覚表現など)を付与したファイルを生成できるようになります。


 ADAS(先進運転支援)技術、自動運転技術の開発では、白線や信号情報の検出および先行車両や歩行者など、移動体の認識が必要となります。
この製品はリアルタイムでこれらのオブジェクトの認識とトラッキングを行い、位置情報等の出力が可能なため、実車走行時のセンサシステムとして利用できます。


 音声認識エンジン「YJVOICE(ワイジェイボイス)」に、ディープラーニングを適用し、認識精度を改善させました。
特に騒音下での認識精度が高まったそうです。
YJVOICEを搭載した駅ホームでの「Yahoo!乗換案内」、街頭での「音声検索」などが使いやすくなりました。


ビジネスにとって、自動化や精度向上はコストダウンや利益に直接つながります。
そのため、ディープラーニングは企業にとって注目すべき新技術となってきています。
今回、ディープラーニングを調べてみてこういった技術は大学などの教育機関が先頭に立って行われている状況があると感じました。
そこで大事になるのが、産学連携や産学官連携だと思います。
それぞれの持つ得意分野を合わせれば技術の進歩や新しいビジネスが生まれるかもしれません。

 

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