9 章のアルゴリズム: 深層学習、強化学習、機械学習、推奨システム、画像処理、テキスト処理、シーケンス処理、検索エンジン、データ分析など。

著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術

1 はじめに

コンピュータ技術の急速な発展に伴い、人工知能と機械学習の分野は急速な発展の時代を迎え、「ナレッジグラフ」から「小売システムの自動化」まで、人工知能技術は社会生活のあらゆる側面を変えています。従来の人工知能テクノロジーは、ニューラルネットワーク、デシジョンツリーなどのハードウェア上の複雑なコンピューティング機能に依存しています。しかし、実際の生産シナリオでは、エンジニアリング量、コスト、信頼性などの制限により、これらの方法ではニーズを満たすことができません。2017 年 1 月、Baidu は、PaddlePaddle と呼ばれる、TensorFlow フレームワークに基づく AI 開発ツールキットをオープンソース化しました。このツールキットは、さまざまな高度な API インターフェイスを提供し、主流の機械学習アルゴリズムをサポートし、人工知能の分野で登場しつつあります。

現在の人工知能ブームにおいては、製品の研究開発、電子商取引の検索仕分け、政府のインテリジェントアシスタント、金融ビッグデータ分析などの分野において、大きな課題があり、人工知能技術をどのように活用して問題を解決するかが課題となっている。考慮すべき問題が増えている企業。その結果、オープンソース AI プラットフォームである「Jiuzhang Algorithm」が誕生しました。

このコラムでは、深層学習、強化学習、機械学習、推奨システム、画像処理、テキスト処理、シーケンス処理、検索エンジン、データ分析、その他のアルゴリズムを含む 9 つの側面から「9 章アルゴリズム」を詳しく解説し、読者が人工知能を迅速に習得できるようにします。インテリジェンス技術。同時に、実際の事例に基づいて「9 章アルゴリズム」の適用シナリオと利点を読者が理解できるようにガイドします。

2. 背景の紹介

AI を活用した産業

近年、科学技術の急速な発展に伴い、新世代の人工知能技術があらゆる階層に徐々に採用されています。人工知能技術、特に機械学習と深層学習技術の導入の継続的な進歩と画期的な進歩により、人工知能技術は次のような多くの革新的な産業で広く使用されています。

製造業: 自動生産、画像認識、物体検出、インテリジェントメンテナンス、ロボット連携などにより、製品の品質向上、コスト削減、作業効率の向上が可能です。
医療および健康分野: 画像診断、精密医療、リアルタイム予防、パーソナルケアなどは、患者がより迅速に治療を受け、健康状態を改善するのに役立ちます。
ソーシャル分野: ビッグデータに基づく感情分析、ニュースプッシュ、Q&A コミュニティ、フィードバックなどは、ユーザーが他のユーザーとより適切にコミュニケーションし、対話するのに役立ちます。
財務および会計分野: リスク管理、リスク評価、信用スコアリング、不正監視など。各機関が経済資源をより適切に管理するのに役立ちます。
ゲーム業界: 人工知能はゲームをより鮮やかでエキサイティングでやりがいのあるものにします。
インターネット分野: パーソナライズされた推奨事項、広告、検索ランキングなどは、ユーザーが自分のニーズをより満たすコンテンツやサービスを入手できるように支援します。

革新的なエンタープライズアプリケーションに加えて、人工知能技術の普及と応用に伴い、一部の伝統的な産業も「人工知能革命」の課題に直面しています。例えば、電子商取引の分野では、アマゾンに代表される電子商取引プラットフォームは、自動化された意思決定や商品推奨機能への依存度を高めており、マーチャントは新興のパーソナライズされた電子商取引分野に注目するようになっています。人工知能技術の活用により、顧客が正確な価格設定を実現し、保険承認の効率を最適化できるほか、航空や鉄道などの交通分野では、映像や地図情報をベースにしたナビゲーションシステムが普及しており、人工知能関連テクノロジーはルート計画や早期警報システムにおいてより重要な役割を果たすことになり、大きな効果をもたらします。

「9章アルゴリズム」のコンセプト

オープンソース AI プラットフォーム - 「Nine Chapters Algorithm」、「Nine Chapters Algorithm」と呼ばれます。「Jiuzhang Algorithm」は、深層学習、強化学習、機械学習、推奨システム、画像処理、テキスト処理、シーケンス処理、検索エンジン、データ分析などのさまざまな人工知能技術を実装できるソフトウェアプラットフォームです。現在、「9章アルゴリズム」は多くの有名企業のビジネスで活用されています。

ディープラーニング

ディープラーニングは、コンピュータビジョン、音声、言語などの分野のための機械学習手法であり、ニューラルネットワーク構造に基づく統計的学習手法であり、学習するモデルは元の入力データをエンドツーエンドで理解して、データの特性と生成を行うことができます。対応する出力結果。その主な特徴は、多層 (層の深さが数十、さらには数百の層に達することもある) 非線形マッピング関数を使用して入力データを高次元空間にマッピングし、非線形回帰アルゴリズムを通じて出力を予測することです。ディープラーニングは画像認識、音声認識、映像解析などの分野で優れた性能を発揮し、非常に高い成功率を実現しています。

深層学習の主なコンポーネントは次のとおりです。

ニューラルネットワーク: 逆伝播アルゴリズムに基づいており、ニューロン接続の層で構成されており、非線形性が高く、人間のニューラルネットワーク構造をシミュレートできます。
活性化関数: 各ニューロンの出力値は、活性化関数によって重み付けされて合計されます。活性化関数の機能は、非線形要素を導入することです。
損失関数: ニューラルネットワークの予測値と真の値の差を測定し、モデルのトレーニング目標を決定します。

深層学習の主な利点は次のとおりです。

強力な汎化能力: 深層学習アルゴリズムは、隠れ層ノードの数を増やすか、より広範囲のトレーニングデータを使用することによって、同じ構造上で複雑な関数関係を適合させることができ、強力な汎化能力を備えています。
シンプルなモデル: 深層学習アルゴリズムはパラメーターの数を減らすことで過剰適合の問題を回避でき、モデルは他の機械学習手法よりもシンプルです。
高速: 大量のデータと高い計算能力の条件下での深層学習アルゴリズムの高速計算パフォーマンスにより、モデルのトレーニングと予測タスクをより速く完了できます。

強化学習

強化学習とは、特定の環境でエージェントがアクションを実行するときに、環境を継続的に探索し、新しい知識を学習し、報酬を最大化するための最適な戦略を見つける必要があることを意味します。このようにして、エージェントは試行錯誤を繰り返し、常に戦略を更新し、最終的に良い戦略を獲得します。

強化学習の主なコンポーネントは次のとおりです。

環境: インテリジェントエージェントと外界との間の相互作用プロセスを指し、通常、状態、アクション、報酬の 3 つの要素があります。
アクション: 現在の状態に基づいてエージェントが実行する動作アクションスペースは、エージェントが実行できるすべてのアクションオプションを定義します。
報酬: エージェントの動作の質を反映する信号。エージェントの利益に直接影響を与える可能性があります。つまり、各ステップの報酬が次のステップの状態分布を定義します。
ステータス: エージェントの現在の環境状態を反映し、エージェントが認識できる環境の変化を定義します。

強化学習の応用シナリオには主に次のようなものがあります。

自動運転：人間の介入なしに、機械が自動的に車両を目的地まで誘導し、人間が運転する車の安全性と精度を向上させます。
仮想現実: 仮想現実と実際のシーンの間のインタラクションを実現し、人々は仮想オブジェクトを操作することによって仮想環境と対話することができ、それによって仮想現実のアプリケーションを実現します。
レコメンデーションシステム: よりパーソナライズされた関連性の高いショッピング提案を消費者に提供し、消費者が製品の選択、購入の意思決定、閲覧の好みなどを達成できるように支援し、効率を向上させて利益を増やします。
ゲーム理論: チェス、ポーカー、囲碁など、さまざまなゲームが実装されています。エージェントはゲームプロセス中に戦略を継続的に学習して最適化し、勝つ確率が高くなります。

機械学習

機械学習は、コンピューターが自然、経済、金融などの複雑なシステムの動作をどのようにシミュレートまたは発見し、これらの経験を使用してコンピューター自身の効率を向上させ、予測モデルを構築するかを研究する科学です。機械学習の目的は、既知のデータを予測できるモデルを確立し、このモデルに基づいて未知のデータを分析、決定、または改善することです。機械学習は、分類、クラスタリング、回帰、パターン認識、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、ベイジアンネットワークなどの多くの分野で使用できます。

機械学習の主なコンポーネントは次のとおりです。

データ: 機械学習アルゴリズムは、トレーニングのために大量のトレーニングデータに依存します。データには通常、特徴 (入力) とラベル (出力) が含まれます。特徴はモデルへの入力を決定し、ラベルは予測される結果です。
モデル: モデルは、特徴を入力として受け入れ、予測を出力する関数です。モデルが異なれば、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、タスクごとに異なる表現形式が使用されます。
アルゴリズム: 機械学習アルゴリズムは、モデルのトレーニングとパラメーターの調整に使用される計算ルールを指します。ナイーブベイズ、デシジョンツリー、ニューラルネットワークなど、アルゴリズムごとに異なる利点と欠点があります。

機械学習の主な応用シナリオには次のものがあります。

画像認識: カメラやスキャナーで取得した画像を通じて、機械学習アルゴリズムが画像内のオブジェクトや要素を識別してマーク付けできるため、企業が大量の画像やビデオを管理、分析、監視するのに役立ちます。
テキスト分類: 機械学習アルゴリズムは、大量のテキストデータを分類、要約、ラベル付けすることで、企業が大量のテキストを自動的に分類し、検索結果の精度と効率を向上させるのに役立ちます。
スパムフィルタリング: 機械学習アルゴリズムを通じて、メールサーバーは新しく受信した電子メールがスパムであるかどうかを自動的に判断し、手動によるスクリーニングのプレッシャーを効果的に軽減し、作業効率を向上させます。
顔認識: カメラやカメラで撮影された写真やビデオを通じて、機械学習アルゴリズムが顔情報を識別し、それによって顔の追跡、識別、検証を実現します。

推奨システム

レコメンドシステムとは、ユーザーの過去の行動、興味、味の好み、位置情報などに基づいて、新しい商品やサービスをユーザーに推薦する技術のことを指します。商品や服、写真などのレコメンドエンジンを構築するための基盤です。レコメンドシステムは、ユーザーの購買習慣、好み、興味、個人情報、ブランドの好みなどを分析して、関連する製品やサービスを推奨します。レコメンデーションシステムの適用シナリオには、電子商取引 Web サイト、ソーシャルネットワーク、Weibo、ニュース、百科事典、音楽、ビデオ、映画、書籍などが含まれます。

レコメンデーションシステムの主なコンポーネントは次のとおりです。

ユーザーポートレート: レコメンデーションシステムは、さまざまなユーザーグループに対してきめ細かくパーソナライズされた推奨を行うために、ユーザーの行動習慣を分析し、ユーザーポートレートを構築する必要があります。
想起メカニズム: レコメンデーションシステムは、ユーザーのポートレートに基づいて想起し、重要で潜在的に興味深い製品やサービスを選択的に表示する必要があります。
ソートアルゴリズム：レコメンドシステムは、ユーザーの好みや商品価値などに応じて推奨結果をソートし、ユーザーに最適な製品やサービスを選択する必要があります。
パーソナライズされたモデリング: レコメンデーションシステムは、ユーザーの過去の行動、興味、趣味に基づいてパーソナライズされたモデルをトレーニングし、レコメンデーション結果のコンテキスト特性を確立する必要があります。

レコメンデーションシステムの適用シナリオには主に次のものが含まれます。

E コマース Web サイト: レコメンデーションアルゴリズムを通じて、E コマース Web サイトはユーザーのショッピングニーズを正確に満たし、ユーザーの定着率を向上させ、企業のマーケティングコストの節約に役立ちます。
音楽の推奨: 推奨アルゴリズムを通じて、音楽プレーヤーはユーザーに適切な曲を自動的に推奨し、ユーザーのリスニング体験を向上させることができます。
検索の推奨: 検索エンジンは、推奨アルゴリズムを通じて、ユーザーの検索履歴、興味や趣味、デバイス情報などに基づいてパーソナライズされた推奨を行い、ユーザーの検索効率を向上させることができます。

画像処理

画像処理 (画像処理) とは、画像強調、画像修復、画像レジストレーション、画像曇り除去、超解像度、画像記述、画像セグメンテーション、画像識別、画像圧縮、画像検索、画像マッチングなど、デジタル画像のためのさまざまな画像処理技術を指します。、など。

画像処理の主なコンポーネントは次のとおりです。

セグメンテーションと分類: 画像処理では、画像のセグメンテーションと分類、つまり、画像を複数の領域または異なるタイプに分割する必要があります。画像セグメンテーションは、画像分析、画像検索、および画像認識の基礎です。
かすみ除去と画像補正: 画像処理では、画像のかすみ除去と補正、つまりノイズの除去、明るくする、鮮明化、縮小などを行う必要があります。画像のかすみ除去は画像補正の前提条件です。
マッチングと特徴: 画像処理では、特徴抽出とマッチング、つまり画像内の特徴を識別し、2 つの画像間の差異をマッチングする必要があります。画像マッチングは画像処理の基礎です。

画像処理の主なアプリケーションシナリオには次のものがあります。

顔認識：画像処理技術の応用により、企業は大量の画像から顔を迅速に特定し、顔データベースの検索、認証、登録、検証およびその他の機能を実装して効率を向上させることができます。
ナンバープレート認識：高速道路、線路、高架橋などの混雑した道路では、ナンバープレートを認識する必要がありますが、画像処理技術を応用することで、認識の精度、効率、精度を向上させることができます。
画像復元: 従来の画像復元テクノロジーでは多くの場合手動処理が必要ですが、画像処理アルゴリズムにより画像内の欠陥を自動的に特定して処理し、画像全体の品質を向上させることができます。

テキスト処理

テキスト処理とは、テキストのセグメンテーション、品詞タグ付け、固有表現認識、キーワード抽出、トピックモデル、センチメント分析、テキスト要約、コメントマイニング、言語モデルなどを含む、テキストのさまざまなテキスト処理テクノロジを指します。

テキスト処理の主なコンポーネントは次のとおりです。

単語の分割と品詞のタグ付け: テキスト処理には、テキストの単語の分割と品詞のタグ付けが必要です。つまり、後続の処理を容易にするために、文や文書などを単語、語幹、品詞、その他の要素に分割します。分析と処理。
固有表現認識: テキスト処理では、その後の意味の理解と抽出を支援するために、人名、場所名、組織名などのテキスト内の固有表現を識別する必要があります。
キーワード抽出: テキスト処理では、その後の検索や情報取得を容易にするために、論文のタイトル、質問、意見、著者などのキーワードをテキストから抽出する必要があります。
センチメント分析: テキスト処理では、その後の世論分析や推奨システムに役立てるために、ポジティブとネガティブの評価、テキストの 2 つの段落の感情的傾向の比較、テキストの品質の判断など、テキストのセンチメント分析が必要です。

テキスト処理の主なアプリケーションシナリオには次のものがあります。

スパムフィルタリング: テキスト処理テクノロジの適用により、企業はスパムをフィルタリングして除去し、処理量を効果的に削減し、応答時間を短縮できます。
テキスト分類: テキスト分類アルゴリズムを適用すると、企業が大量のテキストを自動的に分類し、検索結果の精度、効率、精度を向上させることができます。
インテリジェントなカスタマーサービス: インテリジェントなカスタマーサービスシステムを適用すると、ユーザーがカスタマーサービスの従業員と直接コミュニケーションし、サービスの品質を向上させ、サービスコストを削減できます。

シーケンス処理

シーケンス処理とは、シーケンス特徴抽出、シーケンスクラスタリング、シーケンス再構築、異常検出、時系列予測などを含む、テキスト、画像、その他のシーケンスデータに対するさまざまなシーケンス処理技術を指します。

シーケンス処理の主なコンポーネントは次のとおりです。

時系列特性: シーケンス処理では、後続の分析と処理を容易にするために、時系列傾向、サイクル周期、変動振幅などを含むデータの時間特性を抽出する必要があります。
クラスタリング: シーケンス処理では、データ内の隠れたパターンと接続を見つけて、その後の分類と予測に役立てるためにデータをクラスタリングする必要があります。
異常検出: シーケンス処理では、その後の監視と予測に役立てるためにデータ内の異常点を見つけるためにデータの異常検出が必要です。
予測と推奨: シーケンス処理では、後続の推奨、検索、リスク管理などに役立つ未知のデータの予測が必要です。

シーケンス処理のアプリケーションシナリオには主に次のものが含まれます。

株式市場分析：株式市場の変動には時系列的な特徴があり、シーケンス処理の手法により株価の動向や変動傾向を分析し、投資家のリスクやポジションの管理に役立てることができます。
天気予報: 天気予報データは時系列特性を持ち、シーケンス処理手法によりデータの周期性やジャンプなどを発見し、日常生活の指針や世論の監視に役立てることができます。
ネットワークトラフィック予測：ネットワークトラフィックデータは時系列特性を持ち、シーケンス処理手法によりネットワーク攻撃やクローラなどの異常な挙動を発見し、オペレータによるトラフィック制御やセキュリティ検知などを支援します。

検索エンジン

検索エンジンとは、ネットワーク検索および情報収集のためのツールを指し、全文検索、情報検索、Web ページのインデックス作成、テキスト分類、関連付けルール、リンク分析などの機能を実現できます。検索エンジンのアプリケーションシナリオには、検索ボックス、クエリの提案、Web ページのランキング、Web ページの埋め込み、検索ログ分析などが含まれます。

検索エンジンの主なコンポーネントには次のものがあります。

取得コンポーネント: 検索エンジンは、ユーザーが送信したクエリ要求を実装し、対応するドキュメントを取得するための取得コンポーネントを提供する必要があります。
インデックスコンポーネント: 検索エンジンは、検索を容易にするために、ドキュメントとそのキーワード、要約、URL アドレス、その他の情報を保存するインデックスコンポーネントを提供する必要があります。
クエリ分析コンポーネント: 検索エンジンは、ユーザーのクエリリクエストを分析し、関連性によって並べ替えて、最適なクエリ結果を返すためのクエリ分析コンポーネントを提供する必要があります。
結果プレゼンテーションコンポーネント: 検索エンジンは、取得したドキュメントをユーザーに提示するための結果プレゼンテーションコンポーネントを提供する必要があります。

検索エンジンのアプリケーションシナリオには主に次のものが含まれます。

Web 検索: 検索エンジンアプリケーションは、大規模な Web ページに基づいた検索サービスをユーザーに提供し、ユーザーのクエリ効率とエクスペリエンスを向上させます。
垂直フィールド検索: 検索エンジンアプリケーションは、ニュース、株式、知識ベースなどの特定の業界のユーザーに、より便利な検索サービスを提供できます。
検索の推奨事項: 検索エンジンアプリケーションは、ユーザーの検索満足度を向上させるために、パーソナライズされた検索結果の推奨事項をユーザーに提供できます。

データ分析

データ分析とは、さまざまなデータに対する統計解析、データマイニング、予測モデル設計、画像処理などを指します。データ分析の応用シナリオには、データの視覚化、分析レポート、ビジネス上の意思決定、知識の発見、リスク管理、セキュリティ監視などが含まれます。

データ分析の主なコンポーネントは次のとおりです。

データの収集とクリーニング: データ分析では、データの収集、処理、分析とクリーニング、データ形式の統一、重複レコードの削除などが必要です。
データの変換と標準化: データ分析では、データの変換と標準化、およびデータ間の関係、形式、単位などの調整が必要です。
データのモデリングと分析: データ分析では、機械学習、深層学習、その他のアルゴリズムを使用してデータをモデル化および分析し、結果を取得する必要があります。
データの視覚化: データ分析では、表示、理解、分析を容易にするためにデータを視覚化する必要があります。

データ分析の応用シナリオには主に次のものが含まれます。

金融ビッグデータ分析: 金融ビッグデータ分析のアプリケーションは、金融機関が資産と市場をより適切に管理し、効率を向上させ、リスクを軽減するのに役立ちます。
インターネットデータ分析: インターネットデータの取得、分析、処理、保存、その他の側面はすべてデータ分析手段と切り離すことができません。
画像の認識と分析: 画像データの取得、分析、処理、保存などの側面はすべてデータ分析の手段と切り離せません。

3. 基本的な概念と用語の説明

（1）TensorFlow

TensorFlow は Google が立ち上げたオープンソースの機械学習ライブラリで、最初のバージョンは 2015 年 11 月にリリースされ、業界で好評を博しています。その中心となる概念は、数学的計算を記述する高次の方法である計算グラフです。これはもともと同僚によって開発され、2011 年 6 月にオープンソース化されました。2015 年 11 月、TensorFlow は、ワシントン州スタンフォード大学、Google Brain Lab、および Google 内の他のチームによって共同開発され、オープンソースとなった TensorFlow のバージョン 1.0 が完成したと発表しました。TensorFlow バージョン 1.0 は TensorFlow の最初のバージョンであり、TensorFlow プロジェクトの初期バージョンであり、高次数学演算関数とさまざまな深層学習モデルを提供します。強力な機能を備えており、膨大なデータと複雑なモデルを処理できます。

TensorFlow のコアプログラミングインターフェイスは C++ 言語 API であり、Python、Java、Go、JavaScript などの複数の言語でのバインディングをサポートします。さらに、Scala、Swift、Ruby、R などの他の種類のバインディングもあります。

TensorFlow によって提供される機能は次のとおりです。

動的計算グラフをサポートしており、計算グラフを簡単に構築し、解決プロセスを実行できます。
線形モデル、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワークなどを含む、多数の機械学習モデルを提供します。
numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn などの他のツールと接続できます。

TensorFlow は、Linux、Windows、MacOS などを含むさまざまなプラットフォーム上で実行でき、CPU および GPU コンピューティングをサポートします。

（2）ハード

Keras は、ニューラルネットワークを迅速に構築およびトレーニングするために使用できる、高度でユーザーフレンドリーな人工知能ニューラルネットワーク API です。複数のモデルアーキテクチャを持つニューラルネットワークをサポートし、Dense、Activation、Conv2D、MaxPooling2D、Dropout などのさまざまなタイプのレイヤーをサポートできます。TensorFlow と互換性があり、TensorFlow の計算グラフをトレーニングに直接使用できます。

Keras は、ユーザーがニューラルネットワークを作成、トレーニング、テストするための簡潔なコードを記述できるため、初心者に最適です。また、自動勾配検出、データ正規化、モデルの保存と読み込みなどの他の機能も提供します。Keras は、ニューラルネットワークを迅速に構築してテストするための便利なインターフェイスを提供するため、研究者や開発者にとって理想的です。

Keras は、pip コマンドを使用してインストールすることも、ソースコードからコンパイルしてインストールすることもできます。Keras は、TensorFlow や Theano のほか、scikit-learn、Matplotlib、Pandas、Numpy などの他のツールでも使用できます。

（3）PyTorch

PyTorch は、Facebook AI Research によってオープンソース化されている Python ベースの機械学習ライブラリであり、バージョン 1.0 は 2017 年 1 月にリリースされました。これは、Torch フレームワークに基づくディープラーニングライブラリであり、TensorFlow よりも高い柔軟性、速度、使いやすさを備えています。PyTorch は、モデルの定義、トレーニング、評価、推論において高い柔軟性を提供し、さらに使いやすくなっています。

PyTorch には次の機能があります。

PyTorch は自動微分を使用して勾配を自動的に計算するため、複雑なニューラルネットワークを少ないコードで実装できます。
PyTorch は GPU と CPU での並列コンピューティング機能を備えており、大規模なデータセットを簡単に処理できます。
PyTorch は、データのロード、前処理、処理、その他の操作を簡単に実行できる、Torchvision、Torchtext、Torchaudio などの強力なツールを提供します。
PyTorch は拡張性が高く、カスタム関数、モジュール、パラメーターの初期化などを通じてモデルを簡単にカスタマイズできます。

PyTorch は、pip コマンドを使用してインストールすることも、ソースコードからコンパイルしてインストールすることもできます。PyTorch は CUDA と CPU 上でのみ実行でき、TensorFlow では使用できません。