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習です。CNN は、分類タスクか物体 検出タスクかに関わらず、最初に学 習する画像に何が写っているかの目 安を持っています。ターゲットラベ ルをより正確に予測するためにレイ ヤーを絶えず更新することで、モデル は入力画像に何が写っているかを効 果的に「学習」します。このように して、このシステムは最終的に、検 出した特徴をカテゴリ（例えば「悪 性」と「良性」）に分類したり、画 像内の正確な位置を特定したりと いったタスクを実行できるようにな り、自動品質チェックや異常検出な どのアクションが可能になります。 時系列分析 時系列分析は、予知保全やリスク評 価などの AI アプリケーションにお いて重要な役割を果たします。この カテゴリーのモデルは、産業機器か らのセンサ測定値や金融取引ログな どの時系列データを分析して、パタ ーンを識別し、故障を予測し、リス クを評価することに重点を置いてい ます。この AI のサブセットは、過 去の行動が将来の事象の予測因子と なるあらゆるアプリケーションに不 可欠であり、過去のデータに基づく 予測や、事象が予想パターンから逸 脱した場合の異常検出を可能にしま す。例えば、予知保全では、過去の データに基づいてトレーニングされ た AI モデルが、機械の故障発生時 期を予測し、コスト削減とダウンタ イムの短縮につながる予防的な修理 を可能にします。AI を活用した時系 列分析では、複雑な時間的パターン を自動的に学習するディープラーニ ング技術がよく使われますが、統計 的原理に基づく従来の機械学習手 法も重要な役割を果たしています。 時系列分析は通常、データをクリー ンアップおよび変換する初期データ 前処理から始まります。これは、従 来の学習手法とディープラーニング 手法の両方にとって重要なステップ です。この処理には、値の正規化、一 貫した間隔でのデータの再サンプリ ング、結果を歪める可能性のある外 れ値の除去などが含まれます。タス クと利用可能なデータに応じて、さ まざまなモデルが選択されます。より 単純なタスクやデータが少ない場合、 統計モデル（自己回帰移動平均モデ ル（ARIMA）など）は、線形関係を 効率的に捉えることができるため、 異常検出や短期予測によく使用され ます。これに対し、LSTM（Long Short-Term Memory）ネットワーク やゲート付き再帰ユニットなどのデ ィープラーニングモデルは、より長い データシーケンスの複雑な非線形パタ ーンを認識することに優れています。 ゲート付き再帰ユニットは、CNN と 同様の方法で、入力データを順次処 理して関連する特徴を抽出する層で 構成され、トレーニングされます。 ただし、これらのモデルには、メモ リセルやゲート構造などの特殊なメ カニズムが含まれており、シーケン スの初期段階の情報を保持し、優先 順位付けを行うことで、時間の経過 とともに重要なパターンを「記憶」す ることができます。これにより、季 節的な傾向や長期的な相関など、複 数の時間ステップにわたる依存関係 を捉えることに特に優れています。 機械学習 ML は、多くの AI アプリケーション の基盤も支えています。大規模なデ ータセットを必要とすることが多い ディープラーニングとは異なり、ML のより単純な統計手法は、小規模で 構造化されたデータセットでも効果 的に機能するため、生物医学研究や 創薬などのニッチな分野に適してい ます。ML は、サポートベクターマシ ンやランダムフォレストなどの教師 あり学習モデルから、k-means クラ スタリングや主成分分析などの教師 なし手法まで、幅広い技術を含みま す。教師あり学習アルゴリズムは、ラ ベル付きデータセットを利用して結 果を予測するため、臨床要因を用い て免疫療法の反応などを予測するバ イオマーカーの発見などのアプリケ ーションに活用できます。一方、教 師なし学習は、事前に定義されたカ テゴリを使用せずに、購買行動に基 づいて顧客をクラスタリングするな ど、データ内の隠れたパターンやグ ループを識別します。これらのアプ ローチは、計算効率と解釈性が重要 な要件である場合に特に有用です。 ML は、数学的アルゴリズムを使用し てデータからパターンを抽出し、その パターンに基づいて予測や意思決定 を行います。例えば、人気のあるアン サンブル学習手法であるランダムフォ レストは、複数の決定木を組み合わせ て予測精度を向上させ、過学習を低 減することで、不正検出などのタス クに堅牢な手法となっています。ほと んどの ML モデルにおけるトレーニン グプロセスでは、データをトレーニン グセットとテストセットに分割し、ト レーニングセットでアルゴリズムを 最適化し、そのパフォーマンスを未 見のデータで検証します。ディープラ ーニングとは異なり、これらの手法は トレーニングが高速で、必要な計算 リソースも少なく、特徴の重要度に 関する洞察を得ることができるため、 多くのビジネスや科学分野でのユー スケースに汎用的に活用できます。 強化学習 RL は、動的な環境における意思決定 に焦点を当てた、独自の AI アプロー チです。このアプローチでは、エージ ェントは周囲と相互作用し、報酬や 罰という形でフィードバックを受け ながら、特定の目標を達成することを 学習します。ラベル付きデータに依 存する教師あり学習とは異なり、RL は一連の行動を探索して長期的な報 酬を最大化するため、適応的な戦略 を必要とするアプリケーションに最 適です。RL プロセスは、問題領域を 7 |