勉強会2_機械学習のモデル学習と開発について

社内勉強会資料です(2023/7/28)

Transcript

1. 機械学習のモデル学習と開発について
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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