【第7回】人工知能の核となる3つの技術はこれ

【人工知能の核となる3つの技術】

人工知能3つの核となる技術として、

【1.画像認識】
【2.音声認識】
【3.文脈解析】

があります。
それぞれのリアルな現状について
簡単に説明しますね。

    

【1.画像認識】

画像認識オープンソースに関しては
すごく優れているものが公開されてます。

ディープランニング単体でのみ成立している
機械学習については、ほぼ画像認識だけだと
思います。

ディープランニングが一気に注目されるように
なったのは、CNN(※)というモデル

画像認識の精度飛躍的に高まり
ビジネス利用も現実的なものになりました。

CNN:畳み込みニューラルネットワーク
    Convolutional Neural Network

     

【2.音声認識】

音声認識については、
隠れマルコフモデルという古いモデルがあり、

それを使って
初期値を作り、ディープランニング
かけることで精度が上がりました。

最近、
iPhoneのSiri認識率が昔に比べてかなり
良くなったと感じる人も多いと思います。

    

【3.文脈解析】

文脈の解析では、
文章を300次元のベクトル変換する仕組み
があります。

この5年ほどで、
ディープランニング文章のベクトル解析
かなり進んで精度も上がってます

例えば、

「おいしかった」
「パッケージがダサい」

というような消費者のSNS上の発言
自動収集して人工知能が5段階評価する
弊社の「ネガポジ判定サービス」でも
人工知能の精度は人間とあまり変わりません。

今年中には
人間の精度を超えるだろうと思っています。

    

どうでしたか?
現状、人工知能は万能ではありません
得意・不得意があります。

正しい知識を学ぶことがビジネスへの
有効的な活用につながると思います。

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