ディープラーニングと人工知能における 5 つの新たなトレンド

Jan 19, 2024

ディープ ラーニングと人工知能における 5 つの新たなトレンド、フェデレーテッド ラーニング、GAN、XAI、強化学習、転移学習を探ります。

ディープラーニングと人工知能 (AI) は、新しいテクノロジーが絶えず登場し、急速に進化している分野です。 この分野で最も有望な新興トレンドとして、フェデレーテッド ラーニング、GAN、XAI、強化学習、転移学習の 5 つが挙げられます。

これらのテクノロジーは、画像認識からゲームプレイに至るまで、機械学習のさまざまなアプリケーションに革命を起こす可能性を秘めており、研究者と開発者の両方にエキサイティングな新しい機会を提供します。

フェデレーテッド ラーニングは、中央サーバーとデータを共有することなく、複数のデバイスが単一のモデルで共同作業できるようにする機械学習アプローチです。 このアプローチは、データ プライバシーが懸念される状況で特に役立ちます。

たとえば、Google はフェデレーテッド ラーニングを使用して、ユーザーのプライバシーを損なうことなく予測テキスト キーボードの精度を向上させました。 機械学習モデルは通常、集中化されたデータ ソースを使用して開発されるため、ユーザー データを中央サーバーと共有する必要があります。 ユーザーは自分のデータが単一のサーバーに収集および保存されることに不安を感じるかもしれませんが、この戦略はプライバシーの問題を引き起こす可能性があります。

フェデレーテッド ラーニングは、ユーザーのデバイスに残っているデータに基づいてモデルをトレーニングすることで、データが中央サーバーに送信されないようにすることで、この問題を解決します。 また、トレーニング データがユーザーのデバイスに残るため、大量のデータを集中サーバーに送信する必要がなくなり、システムのコンピューティングとストレージの必要性が軽減されました。

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生成された敵対的ネットワークは、既存のデータに基づいて新しい現実的なデータを生成するために使用できるニューラル ネットワークの一種です。 たとえば、GAN は、人、動物、さらには風景のリアルな画像を生成するために使用されています。 GAN は 2 つのニューラル ネットワークを相互に対抗させることで機能し、一方のネットワークが偽のデータを生成し、もう一方のネットワークがデータが本物か偽物かを検出しようとします。

Generative Adversarial Networks (略して GAN) は、現実的な合成データを生成するための主要なテクノロジーとして急速に台頭しています。 GAN は、2 つのネットワークで構成されるニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種です。

Explainable AI として知られる AI へのアプローチは、機械学習モデルの透明性と理解を高めることを目的としています。 XAI は、AI システムが公平かつ公正な意思決定を行うことを保証できるため、非常に重要です。 XAI の使用例を次に示します。

金融機関が機械学習アルゴリズムを使用して、融資申込者が融資不履行になる可能性を予測するシナリオを考えてみましょう。 従来のブラックボックスアルゴリズムの場合、銀行はアルゴリズムの意思決定プロセスを知らず、融資申込者に説明できない可能性があります。

しかし、XAI を使用すると、アルゴリズムでその選択を説明でき、銀行はそれが不正確な情報や差別的な情報ではなく、合理的な考慮事項に基づいていることを確認できるようになります。 たとえば、アルゴリズムは、申請者の信用スコア、収入、雇用履歴に基づいてリスク スコアを計算することを指定する場合があります。 このレベルの透明性と説明可能性は、AI システムに対する信頼を高め、説明責任を向上させ、最終的にはより良い意思決定につながる可能性があります。

強化学習と呼ばれる機械学習の一種には、エージェントに批判やインセンティブを通じて学習するよう教えることが含まれます。 ロボット工学、ゲーム、さらには銀行業務など、多くのアプリケーションがこの戦略を利用しています。 たとえば、DeepMind の AlphaGo はこのアプローチを使用してゲームプレイを継続的に改善し、最終的に人間のトップ棋士を破り、複雑な意思決定タスクにおける強化学習の有効性を実証しました。

AI は私たちの改善のエージェントとなり得ます。 私がこれに関して見た中で最も興味深い論文は、DeepMind の AlphaGo のオープンソース バージョンである Leela の導入前と導入後のプロ棋士のパフォーマンスを調査したものです。 プレイヤーのパフォーマンスが向上しました。 pic.twitter.com/Tk6qxwOftz

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転移学習と呼ばれる機械学習戦略には、まったく新しい問題に対処するために、以前にトレーニングされたモデルを適用することが含まれます。 新しい問題に対して利用できるデータがほとんどない場合、この方法は特に役立ちます。

たとえば、研究者は転移学習を使用して、特定の種類の画像 (顔など) 用に開発された画像認識モデルを、異なる種類の画像 (動物など) に適応させてきました。

このアプローチにより、事前トレーニングされたモデルの学習された特徴、重み、バイアスを新しいタスクで再利用できるため、モデルのパフォーマンスが大幅に向上し、トレーニングに必要なデータ量が削減されます。

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