ニューラルネットワーク：実世界でのアプリケーション

ニューラルネットワークは、従来のコンピューターがうまく機能しない分野で広範なアプリケーションを見つけます。 同様に、プログラムされた出力の代わりに、システムがスローするデータと同期して結果を学習、適応、および変更する必要がある問題ステートメントの場合。 ニューラルネットワークは、ノイズの多いデータや不完全なデータの処理について話すときはいつでも、厳密なアプリケーションを見つけます。 そして正直なところ、そこに存在するデータのほとんどは確かに騒々しいです。
ニューラルネットワークは、脳のように学習して適応する能力を備えており、全体の基盤を形成し、人工知能、ひいては機械学習アルゴリズムに応用されています。 ニューラルネットワークが人工知能をどのように強化するかを説明する前に、まず人工知能とは何かについて少しお話ししましょう。
可能な限り長い間、「知性」という言葉は人間の脳に関連付けられていました。 しかし、その後、何かが起こりました！ 科学者たちは、私たちの脳が使用する方法論に従ってコンピューターを訓練する方法を見つけました。 このようにして、人工知能が登場しました。これは、本質的に、機械から発生する知能として定義できます。 さらに簡単に言えば、機械学習は単に機械に「考える」、「学ぶ」、「適応する」能力を提供することです。
非常に多くのことが言われ、行われているので、AIのユースケースが正確に何であるか、そしてニューラルネットワークがその原因をどのように助けるかを理解することが不可欠です。 ソーシャルメディアやオンラインショッピングからパーソナルファイナンス、そして最後に携帯電話のスマートアシスタントまで、さまざまなドメインにわたるニューラルネットワークのアプリケーションについて詳しく見ていきましょう。
ニューラルネットワークのアプリケーションは広く普及しているため、このリストは決して網羅的なものではないことを覚えておく必要があります。 基本的に、マシンに学習させるものはすべて、いずれかのタイプのニューラルネットワークを展開することです。

ソーシャルメディア

ソーシャルメディアを取り巻くデータの氾濫が増え続けることで、これらのプラットフォームの作成者は、所有している無制限のデータに手を出すユニークな機会を得ることができます。 2週間ごとに新機能が表示されるのも不思議ではありません。 ニューラルネットワークがなければ、これらすべてが遠い夢のようだったと言っても過言ではありません。
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ニューラルネットワークとその学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアの世界で広範なアプリケーションを見つけます。 方法を見てみましょう：

フェイスブック

Facebookに写真をアップロードするとすぐに、サービスは自動的に顔を強調表示し、友達にタグを付けるように促します。 写真に写っている友達を即座に特定するにはどうすればよいですか？
答えは簡単です–人工知能。 Facebookの人工知能の研究に焦点を当てたビデオで、彼らは顔認識ソフトウェアを強化するためのニューラルネットワークのアプリケーションについて説明しています。 Facebookは、組織内だけでなく、 Face.com （2012年に噂の6000万ドルで買収）、 Masquerade （2016年に非公開の金額で買収）などの顔認識スタートアップの買収を通じて、この分野に多額の投資を行っています。およびFaciometrics （2016年に非公開の金額で取得）。

2016年6月、Facebookは、 DeepTextなどのさまざまなディープニューラルネットワークを使用する新しい人工知能イニシアチブを発表しました。これは、人間に近い精度で1秒あたり数千の投稿のテキストコンテンツを理解できる人工知能エンジンです。

インスタグラム

2012年にFacebookによって買収されたInstagramは、リカレントニューラルネットワークの接続を利用してディープラーニングを使用し、スラングを着実に置き換えてきた絵文字のコンテキスト上の意味を識別します（たとえば、笑う絵文字は「rofl」を置き換えることができます） ）。
Instagramは、絵文字の背後にある感情をアルゴリズムで識別することにより、絵文字と絵文字関連のハッシュタグを作成して自動提案します。 これはAIのマイナーなアプリケーションのように見えるかもしれませんが、この絵文字からテキストへの翻訳をより大規模に解釈および分析できることは、人々がInstagramをどのように使用するかについてのさらなる分析の基礎を設定します。

Pinterest

Pinterestは、コンピュータービジョンを使用しています。これは、ニューラルネットワークの別のアプリケーションであり、画像内のオブジェクト（または「ピン」と呼ばれる）を自動的に識別し、視覚的に類似したピンを推奨するために、コンピューターに人間のように「見る」ように教えます。 Pinterestのニューラルネットワークの他のアプリケーションには、スパム防止、検索と発見、広告のパフォーマンスと現金化、および電子メールマーケティングが含まれます。
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オンラインショッピング

何かを購入する準備ができているのに、いくつかの非常に素晴らしい推奨事項のおかげで、計画よりもはるかに多く購入することになりますか？
ええ、そのためにニューラルネットワークを非難します。 ニューラルネットワークとその学習を利用することで、eコマースの巨人はあなたを自分よりもよく知っている人工知能システムを作成しています。 方法を見てみましょう：

検索

Amazon検索（「イヤホン」、「ピザストーン」、「ラップトップ充電器」など）は、多くの時間を無駄にすることなく、検索に関連する最も関連性の高い製品のリストを返します。 Amazonは、製品検索テクノロジーの説明の中で、アルゴリズムが複数の関連機能を組み合わせるように自動的に学習すると述べています。 過去のパターンを使用し、問題の顧客にとって重要なものに適応します。
そして、何がアルゴリズムを「学習」させるのでしょうか？ あなたはそれを正しく推測しました–ニューラルネットワーク！

推奨事項

Amazonは、「このアイテムを閲覧した顧客も閲覧した」、「このアイテムを購入した顧客も購入した」、およびホームページ、アイテムページの下部、および電子メールで厳選された推奨を使用して、推奨事項を表示します。 Amazonは、人工ニューラルネットワークを利用してアルゴリズムをトレーニングし、ユーザーのパターンと行動を学習します。 これにより、Amazonはさらに優れたカスタマイズされた推奨事項を提供できます。

銀行/パーソナルファイナンス

モバイルで預金を確認する

ほとんどの大手銀行は、スマートフォンアプリケーションを介して小切手を預ける機能を提供することにより、顧客が銀行に小切手を物理的に配達する必要をなくしています。 これらのアプリケーションを強化するテクノロジーは、 Neural Networksを使用して、小切手の手書きを解読し、テキストに変換します。 基本的に、 Neural Networksは、手書き/音声/画像認識を必要とするアプリケーションの中核に位置しています。

不正防止

金融機関はどのようにして不正取引を判断できますか？ ほとんどの場合、1日のトランザクション量は、手動で確認するには多すぎます。 これを支援するために、人工知能を使用して、どのタイプのトランザクションが不正であるかをトレーニングを通じて学習するシステムを作成します（学習を話し、ニューラルネットワークを話します！）。
FICO –信用力を判断するために使用される信用格付けを作成する会社は、ニューラルネットワークを利用して、人工知能を強化し、不正な取引を予測します。 人工ニューラルネットワークの最終出力に影響を与える要因には、トランザクションの頻度とサイズ、および関与する小売業者の種類が含まれます。
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あなたの携帯電話に電力を供給する

Voice-to-Text

今日のスマートフォンで最も一般的な機能の1つは、音声からテキストへの変換です。 ボタンを押すか、特定のフレーズ（たとえば、「OK Google」）を発声するだけで、電話で話し始めることができ、電話は音声をテキストに変換します。 グーグルは、音声検索を強化するための反復接続で人工ニューラルネットワークを利用しています。 Microsoftはまた、ニューラルネットワークを使用して、人間よりもわずかに正確に会話を書き写すことができる音声認識システムを開発したと主張しています。

スマートパーソナルアシスタント

音声からテキストへのテクノロジーが基本的な会話に頼るのに十分正確になるにつれて、それは新世代のパーソナルアシスタントの制御インターフェースに変わりつつあります。 当初は、インターネット検索を実行したり、リマインダーを設定したり、カレンダーと統合したりできる、よりシンプルな電話アシスタント–SiriとGoogleNow（現在はより洗練されたGoogleアシスタントに引き継がれています）がありました。 Amazonはこのモデルを拡張し、補完的なハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントであるAlexaとEcho（後のDot）を発表しました。

データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違いは何ですか？

まとめる…
日常生活におけるニューラルネットワークのアプリケーションに関しては、表面をかじっただけです。 特定の業界やドメインは、この記事で説明されているものをはるかに超えたニューラルネットワークを利用することにより、人工知能と特定の相互作用を持っています。 たとえば、チェスプレーヤーは定期的にチェスエンジンを使用してゲームを分析し、自分自身を改善し、新しい戦術を実践します。もちろん、問題のチェスエンジンは、学習を達成するためにニューラルネットワークを展開します。

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