ディープラーニング：機械学習の世界に飛び込みましょう！

「ディープラーニング」という言葉を聞いて、何が思い浮かびますか？ 近い将来、私たちの世界を引き継ぐスマートロボットや機械を思い浮かべるでしょう？ まあ、それはディープラーニングとはまったく異なります。 素人の言葉で言えば、ディープラーニングは、人間の脳の働きを模倣して大量のデータを処理し、そこから意味のあるパターンを抽出してデータ主導の意思決定を促進することを目的としたAIアプローチです。
今日、データはすべてを支配しています。これは、私たちが住むデジタル世界の新しい王様です。人工知能、機械学習、ディープラーニングはすべて、ビッグデータを活用してイノベーションを促進するという1つのことに焦点を当てています。 AIテクノロジーへの関心は刻々と高まっており、ディープラーニングはあらゆる業界を混乱させている最先端のアプローチです。 Tracticaによる最近の調査レポートによると、AI市場は2016年の32億ドルから2025年までに898億ドルに成長すると推定されています。これらの数字は、AI、ML、ディープラーニングが開発においてさらに大きな役割を果たすという事実を裏付けるだけです。ビジネスとITセクターの変革。

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、人工知能や機械学習と深く関わっています。 どのように、あなたは尋ねますか？
ご覧のとおり、ディープラーニングはMLのサブセットであり、MLはAIのサブセットです。 したがって、人工知能は、機械に独立してインテリジェントに考える方法を教えることに焦点を当てた幅広い傘ですが、MLは、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出できるようなアルゴリズムを作成することを目的としたAIアプローチです。 一方、ディープラーニングは、MLの最終目的を達成するために、特定のアルゴリズム（ニューラルネット）を使用するMLのブランチです。
機械学習とは何ですか、なぜそれが重要なのか

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを開発およびトレーニングするための独自の手法です。 神経ネットワークの構造は、人間の脳、より正確には大脳皮質の構造からインスピレーションを得ています。 したがって、大脳皮質と同様に、人工ニューラルネットワークにも相互接続されたパーセプトロンの多くの層があります。 線形法でデータを分析する従来のデータアプローチとは異なり、深層学習は、データを処理するためのトレーニングマシンの非線形アプローチに依存しています。 深層学習システムに供給されるデータは、相互接続された隠れ層のネットワークを通過します。
ニューラルネットのこれらの隠れ層は、データを分析、変更、操作して、ターゲット変数との関係を決定します。 ネットの各ノードには特定の重みがあり、データがノードを通過するたびに、入力値にその重みを掛けます。 このプロセスは、出力レイヤーに到達するまで続き、最終的な出力が貴重な情報に変換されます。 したがって、深層学習により、データに隠されたパターンを手動で識別するプロセスが不要になります。

ディープラーニングにおけるキャリアの機会

ITの世界の誰もが、自分のキャリアのある時点でディープラーニングについて聞いたことがあるはずです。 AIが飛躍的に進歩するにつれ、ディープラーニングの分野も急上昇しています。 ディープラーニングは急速に成長している研究分野であるため、AIおよびMLテクノロジーを専門とする個人に膨大な雇用機会を生み出しています。 今日、深層学習の熟練した訓練を受けた専門家、特に深層学習エンジニアと深層学習研究者の需要は、業界のさまざまな類似点にわたって多様に増加しています。

Grand View Research、Inc.による2017年のレポートによると、米国の深層学習市場は2025年までに102億ドルに達すると予測されています。

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米国のディープラーニング市場の収益（2014-25）

確かに最新の統計によると、米国の深層学習専門家の平均給与は、深層学習研究科学者の年間71,935ドルから、深層学習コンピュータービジョンエンジニアの年間140,856ドルの範囲です。

ディープラーニングのキャリアを成功させるために必要なスキル

深層学習はMLのサブセットであるため、深層学習に必要なスキルはMLに必要なスキルとほぼ同じです。 ここまでで、プログラミングの知識は必須であるとすでに推測しています。 最も人気のあるディープラーニングライブラリは、RとPythonで記述されています。 したがって、これら2つの言語のいずれかに精通している場合は、それで十分です。 コンピュータサイエンスとプログラミングの基礎に関する幅広い知識を持っているだけでなく、数学、統計と確率、およびデータモデリングの強固な基盤も必要です。
ディープラーニングエンジニアの仕事の重要な部分は、既存のソフトウェアコンポーネントとシームレスに通信し、統合できるアルゴリズムとシステムを設計することです。 したがって、ソフトウェア設計スキルはこの分野で必須です。 また、MLib、TensorFlow、CNTKなどの標準のMLライブラリとアルゴリズムの操作に慣れている必要があります。

実世界でのディープラーニング

ディープラーニングは、私たちの生活のほとんどすべての重要な側面に浸透しています。 私たちがそれを認識しているかどうかにかかわらず、ディープラーニングテクノロジーは私たちの周りのいたるところにあります。 世界中の組織や企業は、ディープラーニングテクノロジーを活用して、自動運転車やチャットボットなどのイノベーションを推進し、不正防止、予測分析、タスク自動化などの便利なサービスを開発しています。
ここで、現実の世界でのディープラーニングの最良の使用例をいくつか見てみましょう。

• • ディープラーニング技術の最も優れた例の1つは、Netflix、Amazon、Facebookなどのオンラインプラットフォームでのパーソナライズされた推奨リストです。 オンラインおよびソーシャルメディアの巨人は、ユーザーが生成したデータの宝庫にアクセスできます。 ディープラーニング技術を使用して、ユーザーが生成したデータから有用な情報を抽出し、それを使用して、好みや好みに応じて、個々のユーザー向けにカスタマイズされたパーソナライズされた提案のリストを作成できます。

• • ディープラーニングネットワークは、行動をリアルタイムで正常に分析することができます。 DeepGlintは、人間であれ、車などの無生物であれ、あらゆるオブジェクトの動作に関するリアルタイムの洞察を取得できるディープラーニングソリューションです。

• • 画像認識は、ディープラーニングのもう1つのアプリケーションです。 画像認識は、画像の内容とコンテキストを理解しながら、画像内のオブジェクトを認識して識別することを目的としています。 AlchemyAPIは、かなり前から画像認識技術を開発してきました。 CamFindは、AlchemyVision APIを利用するモバイルアプリです。画像内のオブジェクトについてユーザーに通知するだけでなく、それらのオブジェクトをどこから購入できるかをユーザーに通知することもできます。

• • ディープラーニングアプリケーションは、広告の世界でも使用されています。 広告ネットワークとマーケターは、ディープラーニングテクノロジーを活用して、データドリブン予測広告、ターゲットディスプレイ広告、リアルタイムビッダー（RTB）広告を構築しています。 たとえば、中国の検索エンジンであるBaiduは、ディープラーニングを使用して、ユーザーが関連する可能性のあるそのような広告コンテンツと方法を予測します。 これは、会社の収益を増やすのに役立ちます。

• ディープラーニングを利用したパターン認識は、不正を検出して防止するために多くの企業で使用されています。 PayPalは、不正な支払い取引や購入の防止に成功しています。 これは、高度なMLアルゴリズムを使用してデータをリアルタイムで分析し、不正行為やセキュリティの脅威を示唆する異常をチェックするH2O （オープンソースの予測分析プラットフォーム）の助けを借りて実現されました。

これらは、他の革新的な実世界のプロジェクトの膨大なプールからのディープラーニングのほんのわずかなユースケースです。 AIやMLのようなディープラーニングは、まだ出現し、発展しています。 将来的には、AIとMLを組み合わせたディープラーニングは、私たちの生活をまだ想像できない方法で完全に変革する、このような画期的なイノベーションへの道を開くでしょう。