みなさんこんにちは！おさかなです！
今回から「誰でもわかる基本情報シリーズ」というテーマで「基本情報技術者試験」に合格するための知識をご紹介していきます！
第17弾は「AIと機械学習」について、書いていこうと思います！
それでは、レッツゴー！！！！！
・「基本情報技術者試験」を受験しようと思っている人
・「基本情報」に必要な知識を身に着けたい人
・IT初心者の人
前回の復習
前回は「線形代数」という行列を扱うテーマを学習していきました。
今回は「AIと機械学習」について学習していきます！
AI(人工知能)
「AI」(Artificial Intelligence)「人工知能」とは、人間のような予測・判断などの知的活動を行うプログラムのことをいいます。
例えばiPhonなどに搭載されている「Siri」やGoogleの画像検索などです。
機械学習とディープラーニング
現在のAIを支えている基礎技術が「機械学習」や「ディープラーニング」などです。
「機械学習」とは、大量のデータ(ビックデータ)をコンピューターに解析させ、コンピューター自らが予測や判断ができるようにすることです。
「ディープラーニング(深層学習)」は機械学習の一種で、人間の脳神経回路を模倣して情報を処理する多重構造の「ニューラルネットワーク」を発展させた技術です。
AI自らがデータを判別するための「特徴」を探し出してくれます。
AIが自ら判断するところが、すごいね！
この技術を応用して、「画像認識」「音声認識」「動画認識」「自然言語処理」などが発展しており、さらに高度な判断を要する「自動翻訳」「金融工学」「自動運転」などを担うことも期待されています。
学習方法
機械学習では、データの解析方法を3つに分けることができます。
1つ目は「教師あり学習」です。
データに正解のラベルを付けたものを用いたり、データが謝りであることを「人間」が指摘したりすることによって、道のデータに対して正誤を得ることを助けます。
例えば、大量のネコの画像に「ネコ」というラベルを付け、ネコとはどういう特徴があるのかを考えさせる教師がいるイメージです。
2つ目は「教師なし学習」です。
この方法では「正解」がありません。ラベルが付いていないデータを、統計的に性質や条件によって判定したり、「クラスタリング(分類)」したりします。データを解析して特徴量を見出し、予測や傾向分析に利用することができます。
3つ目は「強化学習」です。
これは、試行錯誤を通じて「価値を最大化するような行動」を学習させるものです。教師あり学習と少し似ていますが、与えられた正解をただ出力するだけではなく「失敗」と「成功」の両方を訓練させます。
また、成功した際には「報酬」が与えられます。
これを繰り返すことによって、より「報酬」を得られる方法を自律的に学習できるようになります。
しっかり復習しておこう！
おさかなが参考にした「書籍」一覧↓
・(PDF・スマホ単語帳付)かんたん合格 基本情報技術者教科書 令和2年度
・令和02年 イメージ＆クレバー方式でよくわかる 栢木先生の基本情報技術者教室 情報処理技術者試験
・キタミ式イラストIT塾 基本情報技術者 令和02年 (情報処理技術者試験)
感想・まとめ
今回は「AIと機械学習」について、書いていきました…！
いかがだったでしょうか？
この単元は今大注目のものなので、しっかりと用語を押さえておきましょう！
4月19日に予定されていた、「基本情報技術者試験」およびIPA主催のその他の試験は中止となりました。
詳しくはコチラをご覧ください。
↓次回は「アルゴリズム」について解説していきます！
お楽しみに～！
おさかなびではプログラミング学習中の人、ブログ初心者に向けて、「デジタル時代を楽しむためのミニ知識」をご紹介しています！
ぜひ他のページも覗いてみてください…！
それでは今回はこの辺で！
ここまで読んでくださり、ありがとうございました！
おさかなでした！
【おさかなび-osakanav-】では、この記事の感想！おさかなへの応援メッセージ！おさかなに聞きたい事、質問！記事にしてほしい内容！などを大募集中！
「氏名」「メールアドレス」「内容」の3点をご記入の上「osakana1699@gmail.com」までご応募ください！
