AIの仕組み＜機会学習・ディープラーニング・ニューラルネットワーク・特徴量＞（ITパスポート・ストラテジー系）

こんにちは！今日は、AIとその中核技術について、紹介するよ〜！
最先端技術で、ITパスポートの試験で出題確率高いから要チェックだよ！！

機械学習とは

機械学習とは、簡単に言うと、コンピュータに人間の学習能力を持たせる技術のことだよ！

人間が経験から学び、知識を蓄積するように、機械学習ではデータを使ってコンピュータが学習していきます。
この技術が、今のAIブームの土台を作っているよ！

機械は忘れないから既に人間より優れているよね。身近なもので言うとChat GPTなんかいい例で、何を聞いても基本的に返してくれるのすごくない？
あれは、機械学習でデータを人間が学習する知識の何万倍ものデータを学習させているから基本的になんでも答えてくれるの！

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークとは、機械学習の一種で、人間の脳の神経細胞（ニューロン）がつながって情報処理をする仕組みを模倣したもの！

まるで、脳のネットワークをコンピュータ内で再現しているようなものよ！
この技術によって、コンピュータは画像を認識したり、言葉を理解したりすることができるようになるの。

ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークに大量のデータを解析させることで、コンピュータ自体が自動的にデータの特徴を抽出して学習を行うこと。

ディープラーニングによって、画像認識・自然言語処理・音声認識ができるようになったの！
人間の脳みたいに、より複雑な処理が可能になり、これがAIがすごいことをできるようになった大きな理由の一つです。
自動運転車が道路の標識を識別したり、顔認識システムが私たちの顔を見分けたりするのも、ディープラーニングのおかげなの！

特徴量とは

ディープラーニングやニューラルネットワークがうまく機能するためには、「特徴量」がめちゃくちゃ重要です。
特徴量とは、データから有用な情報を抽出して、数値化したもの。

たとえば、写真に写っている猫を認識するには、耳の形やしっぽの長さなど、猫らしさを表す特徴量が必要になります。
これが上手く行えば行うほど、AIは正確に物事を識別できるようになります。

AIの仕組み

ここまでの話を踏まえて、AIの仕組みを簡単にまとめると、機械学習を基礎として、ニューラルネットワークを通じてディープラーニングが行われ、特徴量を基にして複雑な判断や予測を行うことができる、というわけです。

AIって、一見すると、とっても難しそうだけど、こんな風に一つ一つ解きほぐしていくと、少しずつ理解できるようになってくるよね！

メリットとデメリット

メリット

AIの最大のメリットは、人間の能力を超える速度と精度で情報処理ができること。医療診断の支援や災害予測など、人間の生活をより良くするために役立てることができます。

デメリット

AIによる自動化が進むと、仕事を失う人が出てくるかもしれないし、プライバシーの問題や誤った判断によるリスクも考えられます。

機械学習に関するITパスポート試験の過去問！

Q：ニューラルネットワークに関する記述として，最も適切なものはどれか。

ア：PC，携帯電話，情報家電などの様々な情報機器が，社会の至る所に存在し，いつでもどこでもネットワークに接続できる環境
イ：国立情報学研究所が運用している，大学や研究機関などを結ぶ学術研究用途のネットワーク
ウ：全国の自治体が，氏名，生年月日，性別，住所などの情報を居住地以外の自治体から引き出せるようにネットワーク化したシステム
エ：ディープラーニングなどで用いられる，脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル

答え：エ

正解は『ディープラーニングなどで用いられる，脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル』
ニューラルネットワークは脳細胞（ニューロン）をくっつけた脳みそのような構造、それを参考にAIシステムを構築してるの！

「PC，携帯電話，情報家電などの様々な情報機器が，社会の至る所に存在し，いつでもどこでもネットワークに接続できる環境」ユビキタスネットワークの説明

「国立情報学研究所が運用している，大学や研究機関などを結ぶ学術研究用途のネットワーク」学術情報ネットワーク(SINET)の説明

「全国の自治体が，氏名，生年月日，性別，住所などの情報を居住地以外の自治体から引き出せるようにネットワーク化したシステム」住民基本台帳ネットワークシステム(住基ネット)の説明

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