インベントリ | 知らないかもしれないディープラーニングの応用事例 8 つ

ディープラーニングは、多層人工ニューラル ネットワークを使用してコンピューター ビジョンから自然言語処理まで、さまざまなタスクを実行する人工知能のサブセットです。ディープラーニングが従来の機械学習システムと異なる点は、大規模なデータセットを分析しながら自ら学習し、改善できるため、さまざまな分野に応用できることです。

1. 白黒写真に色を付ける

白黒写真に色を追加することを画像のカラー化と呼びます。この作業は長い間手作業で行われており、非常に複雑な作業です。ディープラーニング手法により、白黒写真を自動的にカラー化できます。そのアイデアは、ディープラーニング ネットワークが、青い空、白い雲や灰色の雲、緑の草など、写真に自然に現れるパターンを学習するというものです。過去の経験を活用してこれを学習し、時には間違いを犯しますが、ほとんどの場合は効率的かつ正確です。

2. 子どもの発達遅延の有無を検出する

言語障害、自閉症、発達障害は、これらの症状を持つ子どもたちから質の高い生活を奪う可能性があります。早期の診断と介入は、子供の身体的、精神的、感情的な健康に良い影響を与える可能性があります。したがって、ディープラーニングの最も重要な用途の 1 つは、乳児や幼児に関連するこれらの問題を早期に検出し、修正することです。これが機械学習とディープラーニングの主な違いです。機械学習は通常、特定のタスクにのみ使用されますが、ディープラーニングは人類の最も重要な問題の解決に役立ちます。

3. 自動機械翻訳

インターネットは、人々の間のコミュニケーションがどこにでもある環境を作り出しました。しかし、一つだけ変わっていないことは、両者が共通の言語を話さない場合、ある言語から別の言語に翻訳する必要があるということです。自動機械翻訳とは、コンピューターを使用して 1 つの自然言語 (ソース言語) を別の自然言語 (ターゲット言語) に変換するプロセスです。実際、自動機械翻訳は古くから存在していますが、ディープラーニングはテキストの自動翻訳と画像の自動翻訳という 2 つの特定の分野で最高の結果を達成しています。

ディープラーニング技術を使用したテキスト翻訳は、シーケンスの前処理なしで実行できます。アルゴリズムは、単語とそのマッピングの関係を学習し、別の言語に翻訳することができます。この変換は、大規模な LSTM 再帰型ニューラル ネットワークのスタック ネットワークを使用して実行されます。

畳み込みニューラル ネットワークは、テキストを含む画像とシーン内のテキストの位置を認識するために使用されます。認識されると、それをテキストに変換して翻訳し、翻訳されたテキストで画像を再作成できます。これはしばしばインスタントビジュアル翻訳と呼ばれます。

4. 自然災害の予測

人類の生存と発展は自然に依存していますが、自然災害の発生は、人々の通常の生活や生産秩序に破壊をもたらすだけでなく、人々の生命と財産に多大な損失をもたらすこともあります。現在、研究者たちは、ディープラーニングシステムを使用してデータを分析し、自然災害を予測できることを発見しました。これにより、何千人もの命が救われるだけでなく、事前に的を絞った対策を講じて財産の損失を減らすことも可能になります。

5. パーソナライズされたサービス

現在、あらゆるオンラインショッピング プラットフォームは、チャットボットを使用して訪問者に人間味のあるサービスを提供しようとしています。ディープラーニングにより、Amazon や Alibaba などの e コマース大手は、製品の推奨、パーソナライズされたパッケージ、割引を通じて、シームレスでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。新興市場での成功も、消費者心理に訴える可能性が高い製品やプログラムを立ち上げることで達成されます。

6. 自動手書き生成

これは、手書きサンプルのコーパスに基づいて、特定の単語またはフレーズの新しい手書きを生成するタスクです。具体的には、手書きサンプルのコーパスが与えられると、特定のテキストに対して新しい手書きが生成されます。手書きサンプルが作成されると、一連の座標として表示され、このコーパスからディープラーニング アルゴリズムがペンの動きとテキストの関係を学習し、新しいサンプルを生成します。

7. テキストの説明を生成する

システムは、与えられた画像に基づいて、画像の内容を説明するテキストを自動的に生成できます。通常、システムは非常に大規模な畳み込みニューラル ネットワークを使用して写真内のオブジェクトを検出し、次に再帰型ニューラル ネットワークを使用してラベルを一貫した文章に変換します。

8. ビデオのサウンドを復元する

無音のビデオの音声を復元するのは不可能に思えるかもしれませんが、他の人の唇の動きを読める人もいることを覚えておいてください。 MIT コンピュータサイエンスおよび人工知能研究所の研究者たちは、ドラムスティックで物体を叩いたり引っかいたりするビデオを使用してディープラーニング ネットワークをトレーニングし、ディープラーニング システムを作成した。数回の学習を繰り返した後、研究者たちはビデオの音声をミュートし、コンピューターに聞こえると予想される音を再生するよう指示し、素晴らしい結果を達成した。

上記のディープラーニング アプリケーションは、すでにいくつかのケースで非常に一般的であり、少なくとも 1 つは使用したことがあるかもしれません。この技術は広く使用され始めていますが、これはまだ始まったばかりです。人工知能とディープラーニング技術の継続的な発展により、私たちの生活や仕事にますます多くのアプリケーションが登場するでしょう。