機械学習とニューラルネット

機械学習とは、データからパターンや法則を学習し、分類や予測などのタスクを行う技術です。ニューラルネットとは、人間の脳の神経細胞を模したモデルで、機械学習の一種です。ニューラルネットは、多層に重なったものをディープラーニングと呼びます。あるご合同会社は機械学習を用いたAIシステム開発をサポートします。

機械学習とニューラルネットは、近年、さまざまな分野で活用されており、その研究や開発も盛んに行われています。その中で、注目されている最新のアルゴリズムの動向を以下に紹介します。

自動機械学習（AutoML）：機械学習のモデルやパラメータを自動的に最適化する技術です。機械学習の専門知識がなくても、高性能なモデルを作成できるという利点があります。例えば、GoogleのAutoML¹やMicrosoftのAutoML²などのサービスがあります。
ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）：ニューラルネットの構造を自動的に探索する技術です。ニューラルネットの設計は、人間の経験や直感に頼っていることが多いですが、NASは、機械学習や進化計算などの手法を用いて、最適な構造を見つけ出します。例えば、GoogleのNASNet³やFacebookのDARTS⁴などの手法があります。
グラフニューラルネットワーク（GNN）：グラフ構造のデータを扱うことができるニューラルネットの技術です。グラフとは、ノードとエッジで構成されるデータの表現方法で、社会ネットワークや分子構造などに用いられます。GNNは、グラフのノードやエッジの特徴を学習し、グラフの分類や生成などのタスクを行います。例えば、DeepMindのGraph Nets⁵やMicrosoftのGraphSAGE⁶などの手法があります。
自然言語処理（NLP）：自然言語とは、人間が日常的に使っている言語のことです。NLPは、自然言語の理解や生成などのタスクを行う技術です。近年、NLPの分野では、Transformerと呼ばれるニューラルネットのモデルが大きな成果をあげています。Transformerは、自己注意力という機構を用いて、文や単語の関係性を学習します。例えば、GoogleのBERTやOpenAIのGPTなどのモデルがあります。

機械学習とは、データからパターンや法則を学習し、分類や予測などのタスクを行う技術です。ニューラルネットとは、人間の脳の神経細胞を模したモデルで、機械学習の一種です。ニューラルネットは、多層に重なったものをディープラーニングと呼びます。

自動機械学習（AutoML）：機械学習のモデルやパラメータを自動的に最適化する技術です。機械学習の専門知識がなくても、高性能なモデルを作成できるという利点があります。例えば、GoogleのAutoMLやMicrosoftのAutoMLなどのサービスがあります。
ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）：ニューラルネットの構造を自動的に探索する技術です。ニューラルネットの設計は、人間の経験や直感に頼っていることが多いですが、NASは、機械学習や進化計算などの手法を用いて、最適な構造を見つけ出します。例えば、GoogleのNASNet³やFacebookのDARTSなどの手法があります。
グラフニューラルネットワーク（GNN）：グラフ構造のデータを扱うことができるニューラルネットの技術です。グラフとは、ノードとエッジで構成されるデータの表現方法で、社会ネットワークや分子構造などに用いられます。GNNは、グラフのノードやエッジの特徴を学習し、グラフの分類や生成などのタスクを行います。例えば、DeepMindのGraph NetsやMicrosoftのGraphSAGEなどの手法があります。
自然言語処理（NLP）：自然言語とは、人間が日常的に使っている言語のことです。NLPは、自然言語の理解や生成などのタスクを行う技術です。近年、NLPの分野では、Transformerと呼ばれるニューラルネットのモデルが大きな成果をあげています。Transformerは、自己注意力という機構を用いて、文や単語の関係性を学習します。例えば、GoogleのBERTやOpenAIのGPTなどのモデルがあります。