機械学習を通じて処理能力を獲得した人工知能は、非常に高いレベルで物事の判断を行えたり、意思決定の現場に重要なアドバイスを提供する力を発揮したりすることができます。こういったパフォーマンスの実現において、重要な役割を果たしているのがディープラーニングです。
通常の機械学習では自発的な獲得が難しい特徴量の検出能力に秀でているディープラーニングは、次世代のAI開発に欠かせない技術です。今回は、特徴量とはどんな数値なのかについて、そしてディープラーニングが特徴量抽出にどのような役割を果たしているのかについて解説します。
機械学習の仕組み
ディープラーニングは機械学習と分けて紹介されることもありますが、根本的には機械学習の一種ということができます。
そもそも機械学習というのは、ただコンピューターがデータを読み込むのではなく、読み込んだデータから新しいアルゴリズムやパターンを導き出すプロセスのことを指します。人間の学習プロセスと同様、人工知能もまた入力したデータからデータ以上の何かを獲得する仕組みを備えています。
大量の人間の顔のデータを読み込ませ、顔認識を正確に行えるAIへと育成したり、株価の値動きを何十年分も読み込ませることで、精度の高い株価予測を行えるように育てたりすることが可能です。
ディープラーニングもまた、そんな機械学習の学習プロセスをベースとした学習方法の一環ですが、通常の機械学習よりも高度な学習効果が期待できる方法です。詳しい性能については後述しますが、ここではひとまずディープラーニングは機械学習の一種であり、高度な学習を実現する技術と理解しておいてください。
優れた機械学習の条件
機械学習において用いられているプロセスにはさまざまな方法がありますが、優れた機械学習としての条件も存在します。AIが必要とされる業界で引っ張りだことなる機械学習を実現するためには、どのような性能を備えている必要があるのでしょうか？
広い領域に対応できること
優れた機械学習であるための一つ目の条件は、広い領域に対応できる汎用性を備えていることです。人工知能の活躍の場は非常に広範になっており、さまざまな業界でそのポテンシャルについての検証や導入が始まっています。
しかし、すべてのAIがあらゆる業界に導入できるかと言えば、そうではありません。これまでにさまざまな機械学習のアプローチが登場してきましたが、あらゆる領域で活躍できる学習方法というのは未だ登場しておらず、用途に合わせた運用が求められているのが現状です。
また、運用難易度もまだまだ誰でも扱えるほど簡単なものとはなっておらず、専門的なスキルを備えた人物でなければ、自在に扱うことは難しい技術です。そのため、誰でも簡単に扱える機械学習の登場も、世界からは求められています。
パターンを特徴量から自律的に学習できること
機械学習はデータを読み込むことで優れたAIの登場に役立ってくれる存在ですが、データであればなんでも良いというわけではないこともネックです。
人間の学習というものは、脳や五感をフル活用することで、さまざまな形態の情報を自在にインプットすることができます。一方、機械学習によるコンピューターの学習プロセスというものは、「特徴量」と呼ばれる数値化された情報でなければ学習を行えないよう設計されています。
人工知能もその仕組みを紐解けばコンピュータープログラムの一種であるため、膨大な量の数値計算を行うことで人間の知能を再現しています。そのため、与えるべき情報もまた最適化されたデータでなければ意味がありません。
特徴量を算出するためには事前に下処理を行わなければならないため、データの確保には大いに時間とコストを必要とします。しかし、この特徴量を自律的に導き抽出できる学習方法があれば、学習に必要な時間は大幅に削減され、高い精度で学習を進められるというわけです。
ディープラーニングの「特徴量」とは
そんな特徴量の抽出に強く、高い精度で人工知能を活用できるとして注目が集まっているのが、ディープラーニングです。ディープラーニングがなぜ特徴量に強いかを理解するためにも、特徴量についての知識を深めましょう。
特徴を数値化したもの
特徴量とは、前述の通りデータを人工知能が読み込みやすいように最適化したもののことを指します。例えば、その日の天気を予測するための気温や湿度の数値データや、風速データなどは人工知能に優しい特徴量になり得る要素です。
人間は雲の色や汗のかき具合などから、感覚的に「今日は雨が降りそうだ」「昨日より気温が高いかも」と予測することができます。対して、AIは具体的な数値を入手することで、リアルタイムの天気予報や明日以降の天気についての予測を立てるというわけです。
機械学習に活躍する特徴量の条件
機械学習には数値データが必要といっても、闇雲に数字を入力すれば良いというものでもないのが厄介なところです。正確に人工知能にデータを読み込ませるためには、丁寧に整頓されたデータであることも大切です。
表計算ソフトを使って、コンピューターが把握しやすいよう処理することで、特徴量の獲得が容易になります。データサイエンティストやデータマネジメントといった職業に注目が集まっているのは、こういったプロセスを効率良く実施するためでもあります。
逆に言えば、専門的なスキルやノウハウを身につけた人でなければこのプロセスをこなすことは難しく、AI活用を妨げる要因となっているのです。
ディープラーニングの役割
このような事情から、近年注目されているのがディープラーニングです。ディープラーニングはAI活用における工程を効率化してくれる役割を持っています。ポイントとなるの次の2つの役割です。
特徴量の自動抽出
ディープラーニングの最大のメリットは、特徴量を自動抽出できる点にあります。ディープラーニングの学習能力を支えているのは、ニューラルネットワークと呼ばれる構造です。ニューラルネットワークとは、相互に接続しているノードが多層構造を形成することで、データをさまざまな側面から学習ができるようにする仕組みです。
ディープラーニングが初めて登場した当時、その層の数は最低数である3層が限度でしたが、現在の技術では150にものぼる層を形成し、高い学習効果を発揮しています。
そして、ニューラルネットワークでは単にデータを読み込むだけでなく、データから特徴量を独自に抽出することができます。そのため、通常の機械学習のように特徴量を処理して人工知能に提供する必要はなく、データを丸ごと放り込むだけで特徴量を獲得し、学習を進められます。
モデリングの自動化
特徴量を自動で抽出できるだけでなく、ディープラーニングはモデリングも自動的に行えます。機械学習はさまざまなアプローチでモデリングを行うことができ、モデリングによって業務に最適なAIの構築が可能となります。
ディープラーニングの場合、大量のデータと高性能なGPUを要する分、モデリングも目的に応じて自動的に行われます。人間が正しいモデルを指示しなくとも、自動的に最適なモデルを発見し優秀な人工知能として活用できるようになります。
ディープラーニングは導入コストの大きい技術とされていますが、その分導入した際の効果は大きいと言えるでしょう。
特徴量選択が重要である理由
特徴量は機械学習に必要な要素ですが、特徴量にも優劣が存在します。高い品質のデータを使えれば、それだけ優れたAIの開発が容易になります。
このように、状況に合わせて最適な特徴量を選別する作業を「特徴量選択」と呼びます。特徴量選択にはいくつもの方法が確立されていますが、ここまで重要視される理由についても確認しておきましょう。
最適な変数を選別するため
一つ目の理由は、人工知能に最適な変数を提供するためです。機械学習にはいくつものモデルが存在することもあり、最適な特徴量も異なります。
そのため、特徴量選択を通じて最適な変数を確保することで、より効率的な機械学習を進めることが可能になります。最適な特徴量のみをインプットすることで、精度の高い人工知能の実現にも役立ちます。
学習プロセスにおけるノイズを排除するため
二つ目の理由は、学習工程におけるノイズを除去するためです。学習を進めている人工知能に最適化されていない特徴量が混入している場合、学習精度に問題が発生するだけでなく、ノイズによって学習スピードに悪影響を及ぼす可能性があります。
また、学習モデルを必要以上に複雑にしてしまう可能性もあるため、モデルの単純化による汎用性の高いAI活用を妨げてしまいかねません。人工知能の活用機会を増やすためにも、特徴量選択によるノイズの排除は大切です。
過学習を防ぐため
特徴量選択のもう一つの理由は、人工知能の過学習を防ぐためです。過学習とは、人工知能が特定のデータセットにのみ最適化されてしまい、本来意図されている汎用性を失ってしまう状態を指します。
人工知能に求められるのは、既存のデータから未知の予測や分析を行うことのはずですが、過学習が行われてしまうと過去のデータに囚われてしまい、未知のデータに対する精度が著しく低下してしまいます。特徴量選択によって、過学習が行われてしまわないよう、うまくインプットするデータをコントロールすることで、最適なモデルを有した人工知能開発を進めましょう。
特徴量選択の方法
このように、特徴量選択を適切に行うことで、さまざまなメリットを享受できます。特徴量選択は、一般的に次の3つの方法で行われています。
フィルタ法
フィルタ法は統計的な手法を使う特徴量選択で、各データの特徴がどれだけ未来予測に活躍できるかということをスコアにして明らかにする方法です。単変量特徴量選択も呼ばれるフィルタ法は、特徴を単体で見る方法と、特徴と予測対象の関係性から点数を計算する方法へと細分化できます。
一つずつの計算となっているため、処理を高速で行うことができ、さまざまな機械学習モデルに有効であるため、汎用性の高い手法と言えます。単体の特徴量を計算する上では小さな処理で行える一方、複数の特徴量を相互に検証することはできない点には注意が必要です。
ラッパー法
ラッパー法は反復特徴量選択とも呼ばれ、フィルタ法とは対照的に複数の特徴を組み合わせて予測精度の検証を行います。さまざまな特徴を組み合わせ、精度が最もたくなる組み合わせを検証することで、特徴量に優劣をつけていきます。
さまざまな特徴をしらみつぶしに検証していく手法であるため、複数の特徴量をまとめて検証できる効率性を備えてはいるものの、その分大きな負荷がかかる手法です。そのため、ラッパー法を効率よく活用するためにはそれなりのスペックを事前に確保しておく必要があります。
ラッパー法にもいくつかのアプローチがあり、学習データから特徴量を取り除いた状態から検証する「前進法」、特徴量を学習データに全て取り込んだ状態から始める「後退法」などが挙げられます。
組み込み法
組み込み法は、上記で紹介した「フィルタ法」と「ラッパー法」を掛け合わせたような手法です。モデルベース特徴量選択とも呼ばれるこの方法は、機械学習の学習と、特徴量選択を同時に行ってしまいます。
決定木分析などのアルゴリズムを駆使して学習を進めながら、フィルター法では計算できなかった変換の関係についても検証を進められます。学習と特徴量選択を同時に行うとなると、大きな負荷がかかるようにも見えますが、計算コストそのものはラッパー法よりも低いとされています。
まとめ
特徴量の存在は、優れた人工知能を開発する上で無視することのできない要素です。ディープラーニングは、そんな特徴量の抽出や選択についても自動的に行えるため、非常に利便性の高い技術ではありますが、その環境が整っていない場合には特徴量選択を行う必要があります。
適切な特徴量を検証し、機械学習モデルに読み込ませることで、精度の高いAIを実現します。最適な手段を選択できるよう備えておきましょう。