データサイエンス｜ディープラーニングを学ぶべき理由

AI人材になるための基礎を満遍なく学びましょう

近年では、「ディープラーニング」という言葉を様々な場所で聞きます。ディープラーニング（別名：深層学習）は、どのような技術で、社会にどのような貢献をしているのでしょうか？

ディープラーニングとは、機械学習の手法の一つです。近年、画像、音声、自然言語などの分野においてブレークスルーをもたらしました。

ディープラーニングのベースとなるアルゴリズムは、人間の脳神経網を模倣した仕組みで情報を伝播・処理する「ニューラルネットワーク」です。

他の機械学習の手法と大きく異なる点は、予測の手がかりとなる変数である「特徴量」をデータから自動的に抽出できることです。

これによって、従来の機械学習で大きな労力を要していたデータ前処理が単純化され、画像認識や音声認識などの高度で複雑なタスクでも高い精度を期待できるようになりました。

ディープラーニングは、インターネットの普及やコンピューターの性能向上によって、2010年以降に急速に実用化が進みました。実際に私たちは、日常的にディープラーニングを使ったアプリケーションの恩恵を受けています。

例えば、顔認識、機械翻訳、検索エンジン、「あなたにおすすめ」などのレコメンド機能、Google Homeなどのスマートスピーカーなど、数多くの例が挙げられます。将来的に期待が寄せられている、ロボットによる仕事の代行や、車の自動運転にもディープラーニングが不可欠です。

ディープラーニングを扱ううえでは、世の中で「人工知能（AI）」にまつわる言葉が氾濫している中で、言葉に惑わされないようにするため、正しい知識を身につけることが必要です。

仮に、「AIプロジェクトを推進してほしい」、「ディープラーニングを使ってこのデータを解析してみてほしい」などの要請を、業務でされたことを想像してください。

AIの技術は謳われているほど万能ではないですし、ビジネス上の課題は千差万別です。正しい知識を有しないままでは、判断はもちろん、議論をすることさえ難しいのです。

そのため、今必要とされている人材は、現場の業務を理解し、それらを解決するための機械学習を実装するデータ分析官やAIエンジニアの仕事を理解しているという両方のスキルを持つ方です。

つまり、今後の時代では、ビジネスとデータサイエンス人材の橋渡しを担える方がますます重宝されるようになります。

ビジネスパーソンの皆さんは、自らAI・機械学習前半と関連づけながら、ディープラーニングを学ぶことで、時代が求める、AIプロジェクトマネージメントを出来る人材、AIを使って仕事の効率化を図れる人材を目指したいものです。

アガルートアカデミーのディープラーニング講座では、上記のような力を身につけることができます。

ディープラーニング講座