画像認識技術について(2)AI 、機械学習、ディープラーニング

こんにちは、河本です。前回の続きで画像認識技術の続編のAI 、機械学習、ディープラーニングについて書いて行こうと思います。 画像認識技術とは AI 、機械学習、ディープラーニング 画像認識・ディープラーニングのフレームワーク 弊社の応用実績 OCRとの違い   2.AI 、機械学習、ディープラーニング 私も以前混同していましたし、一般的にもよく誤解があるようですがディープラーニング(Deep Learning、深層学習)とAI(人工知能)は等しくないです。 ディープラーニングはAIにおける要素技術の一つとして説明されているそうです。大まかにいうと「人工知能>機械学習>Deep Learning」という構造になっています。   AI(人工知能)  まずはAI(人工知能)ですが、私がはじめに耳にしたのが、『ドラゴンクエストIV 導かれし者たち』というファミコン用のゲームでした。当時は、モンスターとの戦いをひたすらこなしEXPを上げていくルーティン作業がオート(AI(人工知能))で戦えるようになり、とても楽になった反面、従来の戦いの面白さが削がれてしまった虚しさもありました。記憶では当時私はその程度のこととしかAI(人工知能)を捉えていませんでした。 AI(人工知能)には1958年から、1980年からという2度ブームがありました。先のドラゴンクエストは2次ブームだったということですね。今まさに3次ブームだそうです。ちなみにその牽引役がディープラーニング(Deep Learning、深層学習)です。 さてでは、AI(人工知能)とは、一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋すると、「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」だそうです。 AI(人工知能)は、大まかに2つに分類することができます。 一つはアルファ碁に代表されるような、囲碁という特定な分野に特化したAI(人工知能)で、もう一つは、その逆で特定な範囲に特化せずに人間と同様な汎用性のあるAI(人工知能)だそうです。…

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