教師あり学習から伝達学習まで、コンピュータ・ビジョンのアプリケーションで使用されるさまざまな種類の機械学習と深層学習技術を探求する。
機械学習は 人工知能（AI）の一種であり、コンピュータがデータから学習することで、各タスクに詳細なプログラミングを必要とすることなく、独自に意思決定を行えるようにするものだ。機械学習には、データのパターンを特定できるアルゴリズム・モデルを作成することが含まれる。データのパターンを特定し、そこから学習することで、これらのアルゴリズムは時間の経過とともに徐々にパフォーマンスを向上させることができる。
機械学習が重要な役割を果たしている分野のひとつに、視覚データに焦点を当てたAIの分野であるコンピューター・ビジョンがある。コンピューター・ビジョンは、コンピューターが画像や映像のパターンを検出・認識するために機械学習を利用する。機械学習の進歩に牽引され、コンピューター・ビジョンの世界市場価値は2032年までに約1757億2000万ドルになると推定されている。
この記事では、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、伝達学習など、コンピュータ・ビジョンで使用されるさまざまな種類の機械学習と、それぞれがさまざまなアプリケーションでどのような役割を果たしているかを見ていきます。それでは始めましょう！
コンピュータ・ビジョンは、機械学習、特にディープ・ラーニングや ニューラルネットワークのような技術に依存して、視覚情報を解釈・分析する。これらの手法により、画像中の物体の検出、画像のカテゴリー分類、顔の認識といったコンピュータ・ビジョンのタスクをコンピュータが実行できるようになる。また、機械学習は、製造業における 品質管理や医療における 医療画像のようなリアルタイムのコンピュータ・ビジョン・アプリケーションにも不可欠である。このような場合、ニューラルネットワークは、腫瘍を検出するための脳スキャンの分析など、コンピュータが複雑な視覚データを解釈するのに役立つ。
実際、Ultralytics YOLO11のような多くの高度なコンピュータビジョンモデルは、ニューラルネットワークで構築されている。
機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、転移学習、強化学習など、コンピュータ・ビジョンで可能なことの限界を押し広げるような学習方法がいくつかあります。以下のセクションでは、これらの学習方法がコンピュータ・ビジョンにどのように貢献しているかを理解するために、それぞれの学習方法について説明します。
教師あり学習は、機械学習で最もよく使われるタイプである。教師あり学習では、ラベル付けされたデータを使ってモデルを学習する。各入力には正しい出力がタグ付けされ、モデルの学習を助ける。生徒が教師から学ぶのと同様に、このラベル付きデータはガイドまたはスーパーバイザーとして機能する。
学習中、モデルには入力データ（処理に必要な情報）と出力データ（正解）の両方が与えられる。この設定は、モデルが入力と出力の間のつながりを学習するのに役立つ。教師あり学習の主な目標は、モデルが各入力とその正しい出力を正確に結びつけるルールやパターンを発見することである。このマッピングによって、モデルは新しいデータに遭遇したときに正確な予測を行うことができる。例えば、コンピュータ・ビジョンにおける顔認識は、学習されたパターンに基づいて顔を識別する教師あり学習に依存している。
この一般的な用途は、顔認識によるスマートフォンのロック解除だ。このモデルは、ラベル付けされたあなたの顔の画像で学習され、あなたがスマートフォンのロックを解除しようとしたときに、ライブ画像と学習したものを比較する。一致を検出すると、スマートフォンのロックが解除される。
教師なし学習とは、ラベル付けされていないデータを使用する機械学習の一種で、モデルはトレーニング中にガイダンスや正解を与えられない。その代わり、モデルは自らパターンや洞察を発見するように学習する。
教師なし学習は、主に3つの方法を用いてパターンを識別する：
教師なし学習の主な応用は画像圧縮であり、k-meansクラスタリングのような技術は、視覚的品質に影響を与えることなく画像サイズを縮小する。ピクセルはクラスタにグループ化され、各クラスタは平均色で表される。
しかし、教師なし学習には一定の限界がある。あらかじめ定義された答えがないと、精度や性能 評価に苦労することがある。結果の解釈やグループのラベル付けに手作業が必要になることが多く、欠損値やノイズなどの問題に敏感で、結果の品質に影響を与える可能性がある。
教師あり学習や教師なし学習とは異なり、強化学習は学習データに依存しない。その代わりに、特定の目標を達成するために環境と相互作用するニューラルネットワーク・エージェントを使用する。
このプロセスには3つの主要な要素が含まれる：
エージェントが行動を起こすと、環境に影響を与え、環境はフィードバックで応答する。フィードバックは、エージェントがその選択を評価し、行動を調整するのに役立ちます。報酬信号は、エージェントがどの行動が目標達成に近づくかを理解するのに役立ちます。
強化学習は、自律走行や ロボット工学などのユースケースで重要な役割を果たす。自律走行では、車両制御、物体検知、回避などのタスクがフィードバックに基づいて学習される。歩行者や他の物体を検出し、衝突を回避するために適切な行動を取るために、ニューラルネットワーク・エージェントを使ってモデルが学習される。同様に、ロボット工学では、強化学習が物体操作や動作制御などのタスクを可能にする。
強化学習が実際に使われている好例として、オープンAIによるプロジェクトがある。このプロジェクトでは、研究者たちが人気のマルチプレイヤー・ビデオゲーム、Dota 2をプレイするAIエージェントを訓練した。ニューラルネットワークを使って、これらのエージェントはゲーム環境からの膨大な情報を処理し、迅速かつ戦略的な意思決定を行った。継続的なフィードバックにより、エージェントは時間の経過とともに学習し上達し、最終的にはゲームのトッププレイヤーを打ち負かすほどのスキルレベルに達した。
転移学習は他のタイプの学習とは異なる。ゼロからモデルを訓練するのではなく、大規模なデータセットで 事前に訓練されたモデルを使用し、新しい、しかし関連するタスクのために微調整を行う。最初のトレーニングで得られた知識は、新しいタスクのパフォーマンスを向上させるために使われる。転移学習は、新しいタスクの訓練に必要な時間を、そのタスクの複雑さに応じて短縮する。これは、一般的な特徴を捉えるモデルの初期レイヤーを保持し、最終レイヤーを新しい特定のタスクのものに置き換えることで機能する。
芸術的スタイル変換は、コンピュータ・ビジョンにおける伝達学習の興味深い応用である。この技術は、異なる芸術作品のスタイルにマッチするように画像を変換することを可能にする。これを実現するために、ニューラルネットワークはまず、画像とその芸術的スタイルが対になった大規模なデータセットで学習される。このプロセスを通じて、モデルは一般的な画像の特徴とスタイルのパターンを識別することを学習する。
一度学習されたモデルは、新しい画像に特定の絵画のスタイルを適用するように微調整することができます。ネットワークは、学習されたスタイルの特徴を維持しながら新しい画像に適応し、元のコンテンツと選択された芸術的スタイルを組み合わせた独自の結果を作成します。例えば、山脈の写真を撮影し、エドヴァルド・ムンクの「叫び」のスタイルを適用することで、シーンをとらえつつも、絵画の大胆で表現力豊かなスタイルを備えた画像を作成することができます。
機械学習の主な種類を説明したところで、それぞれの用途に最適なものを理解するために、それぞれの種類を詳しく見ていこう。
適切な機械学習のタイプを選択するかどうかは、いくつかの要因に左右される。教師あり学習は、豊富なラベル付きデータと明確なタスクがある場合に有効だ。教師なし学習は、データ探索やラベル付きサンプルが少ない場合に有効だ。強化学習は、段階的な意思決定を必要とする複雑なタスクに理想的であり、伝達学習は、データが限られている場合やリソースが制約されている場合に適している。これらの要素を考慮することで、コンピュータ・ビジョンのプロジェクトに最適なアプローチを選択することができる。
機械学習技術は、特にコンピュータ・ビジョンのような分野において、様々な課題に取り組むことができる。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、伝達学習といったさまざまなタイプを理解することで、ニーズに最適なアプローチを選択できる。
教師あり学習は、高い精度とラベル付けされたデータを必要とするタスクに適しており、教師なし学習はラベル付けされていないデータからパターンを見つけるのに適している。強化学習は、複雑な意思決定ベースの設定でうまく機能し、伝達学習は、限られたデータで事前に訓練されたモデルを構築したい場合に役立つ。
顔認識からロボット工学、芸術的なスタイルの転写まで、それぞれの方法には独自の強みと用途がある。適切なタイプを選択することで、ヘルスケア、自動車、エンターテインメントなどの業界における新たな可能性を引き出すことができる。
GitHubリポジトリにアクセスし、私たちのコミュニティに参加してください。自動運転車や 農業におけるAIアプリケーションについては、ソリューションページをご覧ください。🚀
