ディープラーニングとは
ディープラーニングは、意思決定に使用するデータの処理とパターンの作成における人間の脳の働きを模倣する人工知能機能です。 ディープラーニングは、人工知能（AI）の機械学習のサブセットであり、非構造化またはラベル付けされていないデータから教師なしで学習できるネットワークを備えています。 ディープニューラルラーニングまたはディープニューラルネットワークとも呼ばれます。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングは、デジタルの時代と連動して進化してきました。これにより、あらゆる形態の世界のあらゆる地域のデータが爆発的に増加しました。 単にビッグデータと呼ばれるこのデータは、ソーシャルメディア、インターネット検索エンジン、eコマースプラットフォーム、オンラインシネマなどのソースから取得されます。 この膨大な量のデータには簡単にアクセスでき、クラウドコンピューティングなどのフィンテックアプリケーションを介して共有できます。
ただし、通常は構造化されていないデータは非常に膨大であるため、人間がデータを理解して関連情報を抽出するには数十年かかる場合があります。 企業は、この豊富な情報を解明することで得られる信じられないほどの可能性を認識し、自動化されたサポートのためにAIシステムにますます適応しています。
ディープラーニングは、通常は人間が理解して処理するのに何十年もかかる可能性のある、大量の非構造化データから学習します。
ディープラーニングと機械学習
ビッグデータの処理に使用される最も一般的なAI技術の1つは、機械学習です。これは、経験または新しく追加されたデータを使用して、ますます優れた分析とパターンを取得する自己適応型アルゴリズムです。
デジタル決済会社が、システム内での不正行為の可能性や発生の可能性を検出したい場合、この目的のために機械学習ツールを使用できます。 コンピューターモデルに組み込まれた計算アルゴリズムは、デジタルプラットフォームで発生するすべてのトランザクションを処理し、データセット内のパターンを見つけ、パターンによって検出された異常を指摘します。
機械学習のサブセットであるディープラーニングは、階層型の人工ニューラルネットワークを使用して、機械学習のプロセスを実行します。 人工ニューラルネットワークは人間の脳のように構築され、ニューロンノードはウェブのように接続されています。 従来のプログラムは線形にデータを使用して分析を構築しますが、深層学習システムの階層機能により、機械は非線形アプローチでデータを処理できます。
詐欺またはマネーロンダリングを検出する従来のアプローチは、結果として生じるトランザクションの量に依存する場合がありますが、深層学習の非線形手法には、時間、地理的位置、IPアドレス、小売業者の種類、および詐欺行為を指しそうなその他の機能が含まれます。 ニューラルネットワークの最初の層は、トランザクションの量などの生データ入力を処理し、出力として次の層に渡します。 2番目のレイヤーは、ユーザーのIPアドレスなどの追加情報を含めることで前のレイヤーの情報を処理し、その結果を渡します。
次のレイヤーは、2番目のレイヤーの情報を取得し、地理的位置などの生データを含めて、マシンのパターンをさらに改善します。 これは、ニューロンネットワークのすべてのレベルで継続します。
重要なポイント
- ディープラーニングは、意思決定に使用するデータを処理する際に人間の脳の働きを模倣するAI機能です。ディープラーニングAIは、非構造化およびラベル付けされていないデータから学習できます。ディープラーニング、機械学習サブセットを使用できます。詐欺やマネーロンダリングの検出に役立ちます。
深層学習の例
前述の不正検出システムと機械学習を使用して、深層学習の例を作成できます。 機械学習システムが、ユーザーが送信または受信するドル数を中心に構築されたパラメーターでモデルを作成した場合、深層学習法は、機械学習によって提供される結果に基づいて構築を開始できます。
ニューラルネットワークの各レイヤーは、小売業者、送信者、ユーザー、ソーシャルメディアイベント、クレジットスコア、IPアドレス、および人間が処理する場合は接続に何年もかかる可能性のあるその他の機能などの追加データを使用して、前のレイヤー上に構築されますであること。 ディープラーニングアルゴリズムは、すべてのトランザクションからパターンを作成するだけでなく、パターンが不正調査の必要性を示している場合も認識するようにトレーニングされます。 最終層は、すべての保留中の調査が完了するまでユーザーのアカウントを凍結する可能性のあるアナリストに信号を中継します。
ディープラーニングは、さまざまなタスクですべての業界で使用されています。 画像認識を使用する商用アプリ、消費者推奨アプリを備えたオープンソースプラットフォーム、および新しい病気のために薬物を再利用する可能性を探る医学研究ツールは、ディープラーニングの組み込みの例の一部です。
早わかり
電子機器メーカーのパナソニックは、大学や研究センターと協力して、コンピュータービジョンに関連するディープラーニングテクノロジーを開発しています。
