勉強会2_機械学習のモデル学習と開発について

機械学習のモデル学習と開発について

はじめに • 近年AI・機械学習の発展が凄い(ChatGPTなど) →そもそもモデル学習や開発はどのように行っているのか？ ⇒実際に私が行った内容や作成したものも交えてお話していきます

機械学習とは • 与えられたデータからいくつかのパターンを認識・学習し、未知のデータを予測、分類する技術 • 教師あり学習/教師なし学習/強化学習という、大きく3つの方法がある

機械学習の種類 • 教師あり学習学習データに正解を与えて、正解を出力するように学習させる方法 • 教師なし学習学習データに正解を与えずに、データの規則性や特徴を導かせる方法 • 強化学習目的に設定されたスコアを最大化するように、判断を強化させる方法

機械学習モデルとは • 入力データに対して結果(=出力)を導き出す仕組みのこと • 用意したデータを学習する前の基盤となるモデルと、学習後のモデル（学習済みモデル）の2通りがある →どちらを指すこともあるため、混同しやすい

機械学習の開発の流れ 1. 基盤となるモデルをいくつか選ぶ 2. 学習条件を統一し、各モデルに学習させる 3. 出来た各学習済みモデルの精度を比較する ⇒一番精度の高いモデルを採用する基盤となるモデルを選ぶ学習済みモデルが出来る
モデルに学習させる

実際に行った内容 • 基盤となるモデルに、4種類の鳥の画像を学習させる(教師あり学習) • 学習済みモデルを使用して画像分類Webアプリを作成 →実際にコードを見たのち、作成したものを動かします

画像分類(画像認識)の活用例 • 自動運転での物体検知 • スマホのロック解除の顔認証 • 工場での不良品・不純物の検知 • など

今回は画像分類でしたが… • 音声認識など、他の分野でも同様のプロセスでモデルへの学習が可能例：「こんばんは」という文字の情報付きの「こんばんは」の音声を学習させる →「こんばんは」の音声を文字起こし可能になる

終わりに • AI・機械学習のモデル学習や開発について、実際に私が行った内容や作成したものも交えてお話しました。 • 今回の内容はあくまで一例であり、比較的簡易なものではありましたが、世の中のAI・機械学習のモデル学習や開発はこのように行っているんだな、ということがイメージ出来たなら幸いです

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