「Hey Siri」からChatGPT、自動運転車まで、AI（AI) モデルは人間の体験に革命をもたらしています。

しかし、AIはどのように機能するのでしょうか？人間の脳と同等の技術を生み出すために舞台裏で何が起こっているのでしょうか？

この記事では、AI モデルとは何か、AI モデルの仕組み、そして例を挙げてさまざまな種類の AI モデルについて説明します。

AIモデルとは？

モデルは人工知能の仮想頭脳です。アルゴリズムとデータを使用して作成された AI モデルは、経験から学習し、結論を導き出します。

AIモデルは、データを理解し、トレーニングを超えたタスクを実行するために人間の支援を必要とします。 AIモデルをトレーニングする 単純な自動応答から複雑な問題解決まで、ほぼあらゆることが可能になります。

AI モデルが最も得意とするのは次の点です。

• データセットの分析
• パターンを見つける
• 予測をする
• コンテンツの生成

AI モデルのデータが多いほど、予測や意思決定の精度が高まります。

AI モデルはどのように作成しますか?

データ サイエンティストは、AI モデルを構築するためのアルゴリズムを開発します。アルゴリズムとは、特定の問題を解決したり、タスクを完了したりするための、段階的なルールとプロセスのセットです。アルゴリズムがデータでトレーニングされると、AI モデルになります。

データサイエンティストは人工ニューラルネットワークも使用します（ANNANN は、人間の脳が信号を送信し、情報を受信する方法を模倣してコンピューターにデータを処理するように教えるためのものです。人間の脳の相互接続されたニューロン ネットワークと同様に、ANN は問題を解決するために機能する人工ニューロン (ノード) です。

人工ニューラル ネットワークは、次のようなパターン認識を必要とするタスクに使用されます。

• 画像と音声認識
• 書類の要約
• 自然言語処理（NLP）
• 複雑な意思決定

アルゴリズムの例

おそらく、最もよく知られているアルゴリズムの 1 つを毎日使用しているでしょう。 グーグル検索.

Google にクエリを入力すると、検索アルゴリズムが数十億の Web ページをクロールし、最も役立つ関連性の高い結果をすばやく表示します。Google の使用方法が進化するにつれて、そのアルゴリズムも進化します。

さまざまな種類のAIモデル

ここでは、次のタイプの AI モデルに焦点を当てます。

• 機械学習
• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 深い学習

機械学習モデル

機械学習はAIのサブセットです。 機械学習 AI は機械学習ですが、すべての AI が機械学習というわけではありません。

機械学習モデルを作成するには、データ サイエンティストはラベル付き、ラベルなし、または混合データを使用してアルゴリズムをトレーニングします。さまざまな目的に応じて、さまざまな種類の機械学習アルゴリズムがあります。

• 欠陥種類の識別 データセット内の特定のエンティティを認識し、それらにどのようなラベルを付けるべきか、または定義すべきかについて結論を導き出します。
• 不具合 予測に役立ちます。独立変数と従属変数の関係を理解し​​ます。

データは特定のタスクを最適に実行できるように変更され、機械学習モデルになります。ML モデルはデータ内の特定の変数を調べ、予測に役立つパターンを見つけます。

機械学習モデルは、トレーニングされ、より多くのデータにさらされるにつれて、時間の経過とともに改善されます。

機械学習の例

AI モデルにさまざまな種類の花を識別する方法を教えたいとします。

1. まず、花の画像とその名前がラベル付けされたデータセットが必要です。
2. 次に、データ サイエンティストまたは AI エンジニアがモデルにデータセットを入力し、人間の脳と同じようにパターンと傾向を識別する方法を学習できるようにします。

ML モデルはデータセットから学習し、パターンを検出し、各種類の花の違いを識別し始めます。最終的には、画像がヒマワリなのかバラなのかをモデルが判断できるようになります。

教師あり学習モデル

教師あり学習は最も一般的なタイプの機械学習であり、AI モデルが学習する最も簡単な方法です。

これは「教師あり」学習と呼ばれています。 アルゴリズムが訓練されている 人間が作成したラベル付きデータセットを使用します。ラベルはアルゴリズムを支援し、データ サイエンティストが望む方法でデータを分類する方法を ML モデルが正確に理解するのに役立ちます。

入力 (特徴) と出力 (ラベル) の例を含むラベル付きデータセットを使用して、教師あり学習アルゴリズムは結果を予測し、パターンを識別するようにトレーニングされます。モデルがトレーニングされ、テストされると、学習した以前の知識に基づいて、未知のデータで予測を行うことができます。

教師あり学習の例

花の例を考えると、教師あり学習には、花の例とその種名を含むラベル付きデータセットが必要です。

アルゴリズムは、ラベル付けされた出力によって提供される、各種類の花に属する特性を理解することを学習します。花の写真を見せて、その名前を推測するように依頼することで、モデルをテストできます。

間違った答えが返ってきたら、モデルのトレーニングを続け、パラメータを調整して精度を向上させる必要があることを意味します。

教師なし学習モデル

教師なし学習は機械学習の別の種類ですが、教師あり学習ほど人気はありません。

教師あり学習ではラベル付けされたデータが必要ですが、教師なし学習では人間の指示なしにパターンを見つけます。モデルは自己学習アルゴリズムに従い、生データを受け取って独自のルールを作成します。

教師なし学習モデルは、類似点、相違点、パターンに基づいてデータを構造化します。教師なし学習モデルは、各データの処理方法に関する指示がなくても動作するように設計されているため、データ サイエンティストは必要ありません。

教師なし学習の例

さまざまな種類の花のデータセットを提供すると、教師なし学習モデルがそれらを色や花びらの形などのカテゴリにグループ化します。モデルが成熟するにつれて、グループ化はより具体的になります。

深層学習モデル

ディープラーニングは、テキスト、画像、音声内の複雑なパターンを識別することを学習する、高度なタイプの ML です。

ディープラーニングでは、データは 処理され分類された 複数の層があり、各層は入力データを処理する役割を果たします。

ここでは、ディープラーニング ニューラル ネットワークのさまざまな種類のレイヤーを簡単に紹介します。

• 当学校区の 入力層 生データを受信し、ネットワークを介して渡します。
• 非表示レイヤー 入力データを評価および処理し、出力に変換します。
• 当学校区の 出力層 処理されたデータを使用して結果を提供します。

基本的なニューラル ネットワークには通常、1 つまたは 2 つの隠し層があります。しかし、ディープラーニング ニューラル ネットワークには数百の隠し層があります。すべての層がデータを異なる方法で分析し、基本的な機械学習方法では不可能なパターンを識別できます。

ディープラーニングの例

ディープラーニングモデルは、通常は人間の知能を必要とする複雑なタスクを自動化することができます。これには、音声をテキストに書き起こしたり、画像を詳細に記述したりすることが含まれます。大規模言語モデル（LLM) は、事前にトレーニングされた大規模なディープラーニング モデルです。

ディープラーニングは、私たちが日常的に使用する次のような多くの AI アプリケーションに採用されています。

• 自動顔認識
• 不正検出
• バーチャルリアリティ
• デジタルアシスタント

一般的なAIモデルの例

さまざまな AI モデルが圧倒的な数で存在します。さまざまな種類の花を分類する必要がある場合でも、医療の成果を予測する必要がある場合でも、必要なことすべてに対応する特定のモデルが存在します。

以下は、一般的な AI モデルの種類の小さなサンプル リストです。

一般的な機械学習モデル

• 線形回帰 連続的な値を予測します。たとえば、サイズや場所などの特徴に基づいて住宅価格を予測します。
• ロジスティック回帰 バイナリ分類タスク用です。モデルが提供する回答は 2 つだけです。例としては、電子メールのスパム検出があります。ロジスティック回帰は、電子メールがスパムである (はい) かそうでないか (いいえ) を判定します。
• 決定木 決定とその可能性のある結果をツリー状のグラフで表すモデルです。分類や回帰のタスクに最適です。

一般的なディープラーニングモデル

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 画像などのグリッド状のデータを処理するためのものです。CNN は、画像分類、物体検出、さらにはゲームのプレイなどのタスクに強力です。
• リカレントニューラルネットワーク（RNN） 時系列や自然言語などの連続データに適しています。RNN は、言語モデリングや機械翻訳などのアプリケーションに適しています。
• 長短期記憶ネットワーク (LSTM) 長期的な依存関係を学習できる特殊な種類の RNN です。これにより、長いシーケンスにまたがる連続データを含むタスクに効果的です。

一般的な強化学習モデル

• Q学習 特定の状態におけるアクションの価値を学習するためのモデルフリーの強化学習アルゴリズムです。
• ディープQネットワーク（DQN） Q 学習とディープ ニューラル ネットワークを組み合わせます。DQN は、超人的なレベルでビデオ ゲームをプレイするなど、複雑な意思決定タスクに使用されます。
• ポリシー勾配法 勾配降下法によってポリシーのパラメータを直接最適化します。これは、アクション空間が高次元または連続的なシナリオに適しています。

アプリケーション開発の目標にAIを適用する

要約すると、次のようになります。

• AI モデルは人工知能の仮想頭脳です。
• アルゴリズムはデータでトレーニングされると、AI モデルになります。モデルのデータが多いほど、精度が高まります。
• AI モデルには、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングなど、さまざまな種類があります。
• 何をしたいとしても、それに応じた特定の AI モデルが存在します。

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