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GAN(教師なし学習)の可能性を見ていきたい

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少し前から AI 界隈でトレンドになっている、GAN(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)という技術とその可能性に注目しています。

いわゆる「教師なし学習」についての研究内容です。

今の AI 開発は、「教師あり学習」(大量の学習データによる AI のチューニング)が必須となっていて、それが AI やチャットボットの導入における障壁になるケースがあります。

そういった事象を解決できる技術として、GAN に注目が集まっています。

 

GANは、「ディープラーニング(Deep Learning)」という本の著者でもあるイアン・グッドフェロー(Ian Goodfellow)氏が考案したモデルで、いわゆる「教師なし学習(unsupervised learning)」である。 

 

GANにはそれぞれ、ジェネレーター(generator)とディスクリミネイター(discriminator)という2つのネットワークが登場する。ジェネレーターは本物と同じような内容を作り出そうとする一方、ディスクリミネイターはレプリカか本物なのかを識別する役割を担っている。

 

GANではこのように、ジェネレーターとディスクリミネイターの学習が互いに進んでいく。最終的には、ジェネレーターが「教師あり学習」で使われるような訓練データと同じようなデータを生成できるようになると期待されている。

 

roboteer-tokyo.com

 

もちろん、データ自体の精度だったり、2つのネットワークの判断精度、今のビッグデータの代替が果たしてできるようになるのか、という様々な課題は残ります。

しかし、近い将来、大きく AI 開発に貢献するような技術になってくるのではと思っています。

 

こちらも併せてどうぞ。

roboteer-tokyo.com

 

イアンさんのツイッターアカウントはこちら。

Ian Goodfellow (@goodfellow_ian) | Twitter

 

 

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