2019年5月の帰社報告会の内容をお伝えします。
今月は「ニューラルネットワーク」について勉強会を行いました。
ニューラルネットワークとは
・データマイニングに分類される
・機械学習の一つ
・ニューロンを数値モデル化したもの
ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層から構成され、
層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」がある。
また、ニューラルネットワークの種類には以下の種類がある
・全結合型=制度を上げるために使われる
・畳み込み型=画像処理で使われる
・再起型=時系列データで使われる
活性化関数を使用し、ニューラルネットワークを計算することで、
複雑な関係を持つデータ群に対しても関係を近似することができる。
また、ニューラルネットワークを訓練することで、
計算による出力が想定通りになるように、重みとバイアスの値の最適化を目指す。
その最適化の方法には、勾配降下法という方法がある。
勉強会の時間内で理解するには、なかなかレベルが高く、
難しいテーマでした。
調べてみると、ニューラルネットワークの応用例としては以下のようなものがあるそうです。
■株取引システム
「予測時間(何時に)」「予測時間(何時間後)」の2つを指標に株価の上昇/下落、-0.5%~+0.5%の範囲に収まるかを判定
■不動産
人工知能が物件の価格推定を行う
■ロボット
Pepper(softbank)等、感情表現を実現したロボット
■自動車
運転支援技術(加速・操舵・制動)を搭載。また、運転中に潜む危険な瞬間を人工知能がカバー.
上記の他にもニューラルネットワーク(人工知能)を応用した様々なサービス、システムがあり、
マスターすれば色んな事ができそうですね!