機械学習による自動生成について
機械学習による自動生成は、コンピュータがデータのパターンや規則性を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するものとなる。自動生成の手法には、いくつかの異なるアプローチがある。以下にそれらの中からいくつかの代表的な手法について述べる。
<深層学習によるアプローチ>
- 敵対的生成ネットワーク(GAN): “GANの概要と様々な応用および実装例について“でも述べているGANは、生成モデルと識別モデルの2つのネットワークを対立させることで学習する。生成モデルは、トレーニングデータと似たようなデータを生成しようとするが、識別モデルはそれらを本物のデータと区別する役割を持つ。生成モデルは、識別モデルを騙すように学習し、よりリアルなデータを生成することを目指す。
- リカレントニューラルネットワーク(RNN): ”RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているRNNは、系列データの生成に使用される。RNNは、直前の状態や出力を次のステップに渡すことができるため、文や音楽の生成など、時間的な依存関係があるデータの生成に適している。
- Transformer、GPT: ”Transformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べているTransformer、“GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているGPTともにシーケンスデータの自動生成に用いられる手法となる。これらの手法は近年大きく発展している。
- 変分オートエンコーダ(VAE): “変分オートエンコーダ (Variational Autoencoder, VAE)の概要とアルゴリズム及び実装例“で述べているVAEは、生成モデルとして使われている。VAEは、データの潜在的な表現を学習し、それを使って新しいデータを生成する。VAEは、確率モデルとして構築され、学習中にデータの分布を近似するものとなる。
<確率的アプローチ>
確率的アプローチによる生成モデルは、データの生成過程を確率的なモデルとして捉える手法となる。これにより、与えられたデータの特徴や分布を学習し、新しいデータのサンプルを生成することが可能となる。
<シミュレーションによるアプローチ>
シミュレーションによる生成モデルアプローチは、シミュレーションのコンピューターモデル内で事象やプロセスを生成するために機械学習や確率モデルを使用する方法となる。これにより、リアルワールドのシナリオを再現し、さまざまな目的への適用が可能となる。
応用事例について
機械学習による自動生成は、さまざまな分野で幅広い応用事例が存在している。以下にいくつかの代表的な応用事例について述べる。
- 自然言語処理 (NLP)
- テキスト生成: 記事、小説、詩、コードなどのテキストを生成する。GPT-3のようなモデルは、コンテキストに基づいて自然な文章を生成することができる。
- チャットボット: ユーザーとの対話を自動的に生成するチャットボット。顧客サポートや情報提供などで使用される。
- 画像生成
- 画像合成: 物体や風景の要素を組み合わせて新しい画像を生成する。例えば、GAN（敵対的生成ネットワーク）は、現実のような写真を生成するために使用される。
- スタイル変換: ある画像のスタイルを別の画像に適用し、新たな見た目の画像を生成する。例えば、有名な絵画のスタイルを写真に適用することがある。
- 音声処理
- 音声合成: テキストを音声に変換する。AIアシスタントやナビゲーションアプリなどで使用される。
- 音楽生成: 楽曲の一部や全体を生成する。既存の楽曲スタイルに基づいて新しいメロディやリズムを作成することができる。
- 医療
- 医療画像解析: X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像から病変を検出し、診断を支援する。異常部位の自動検出に活用される。
- 病気予測: 患者の医療記録や遺伝子情報から疾患のリスクを予測する。がんや遺伝性疾患の予測に用いられることがある。
- 医療シミュレーション: 患者の病状、治療効果、病院の運営などをモデル化し、臨床試験のデザインや医療政策の評価に利用する。
- クリエイティブ業界
- 映画やゲームのキャラクター生成: キャラクターの外見や性格を自動生成する。映画やゲームの制作に利用される。
- デザインの補助: ロゴ、ウェブサイトデザイン、広告バナーなどのデザインを生成する。デザイナーの創造性をサポートする。
- ゲーム開発: ゲームの開発において、キャラクターの行動や環境の挙動を確率モデルを用いて生成し、リアルなゲーム体験を提供する。
- 金融
- 株価予測: 過去の株価データを分析して将来の株価を予測する。投資の意思決定を支援するために使用される。
- 不正検出: 顧客の取引履歴を分析して不正行為を検出する。クレジットカード詐欺の防止に役立つ。
- 気象予測
- 大気の挙動や海洋流、気温変動などをモデル化し、将来の気象条件をシミュレートすることで、気象予報を生成する。
- トラフィックシミュレーション
- 道路網や公共交通機関の動作をモデル化し、交通の流れや渋滞の発生をシミュレートして、都市の交通改善策を検討する。
- 生態系モデリング
- 生態系内の生物の相互作用や環境の変化をシミュレートして、生態系の安定性や種の生存率を評価する。
以下にそれぞれのアプローチでの詳細な技術トピックについて述べる。
LLMとChatGPTとプロンプトエンジニアリング
大規模言語モデルのファインチューニングとは、事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルに対して、追加の学習を行うもので、汎用性の高いモデルを特定のタスクやドメインに適用することを可能にし、精度やパフォーマンスの向上を実現させることを目的としたものとなる。
LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模な事前学習済みモデル(LLM)のファインチューニングに関連する技術で、2021年にMicrosoftに所属していたEdward Huらによって論文「LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models」で発表されたものとなる。
Self-Refineは、FeedbackとRefineの2つのコンポーネントによる反復ループで構成し、これらのコンポーネントが連携して高品質なアウトプットを生成する。モデルが生成した最初の出力案があると、それをFeedbackとRefineの2つのコンポーネントを何度も行き来し、何度も繰り返し改良する。このプロセスは、指定された回数、あるいはモデル自身がこれ以上の改良は必要ないと判断するまで、繰り返し行われる。
Stable Diffusionは、機械学習と生成モデルの分野で使われる手法の1つであり、画像や音声などの生成モデルとして知られる”Diffusion Models（拡散モデル）の概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているDiffusion Modelsの拡張となる。Diffusion Modelsは、画像の生成や修復において高い性能を示すことが知られており、Stable Diffusionは、これをさらに発展させ、より高品質で安定した生成を可能にする。
LangChainは、言語モデルを使ったアプリケーションを開発するのを助けるライブラリであり、ChatGPTやその他の生成モデルを使った様々なアプリケーションを構築することが可能なプラットフォームとなる。LangChainの目的の一つは、ChatGPTのような言語モデルではできないタスク、例えば言語モデルが学習した知識の範囲外の情報についての回答や、論理的に複雑なタスク、あるいは計算が必要なタスクなどに対応できるようにすることであり、もう一つは、フレームワークとして整備することとなる。
“ChatGPTとLangChainの概要及びその利用について“で述べたLangChainについて引き続き述べる。前回は、ChatGPTとそれを利用するフレームワークであるLangChainの概要について述べた。今回は、自律的に外部と干渉して言語モデルの限界を超える機能を持つAgentについて述べたいと思う。
「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）」は、自然言語処理や機械学習モデルの開発において、与えられたテキストプロンプト（指示文）を工夫し、特定のタスクや目的に最適な応答を引き出す技術や手法を指す。これは、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）などの大規模な言語モデルを使用する場合に特に有用なアプローチとなる。プロンプトエンジニアリングの基本的な考え方は、モデルに対して適切な質問や指示を与えることで、より良い結果を得るという点にある。プロンプトはモデルへの入力として機能し、その選択や表現はモデルの出力に影響を与える。
ユーザーインターフェースのデザインやインタラクションの改善に役立つ手法として生成系AIを用いたUIの制御がある。
- 自然言語処理と生成系AIによるメタバース制御
自然言語によるメタバースの操作は、ユーザーが直感的にメタバース内のオブジェクトや環境、アバターの動きを自然言語でコントロールできるようにする技術となる。
生成系AIは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成する人工知能技術を指す。生成系AI（例えば、画像生成AIやテキスト生成AI）は与えられた指示（プロンプト）に基づいて新しいコンテンツを生成するため、プロンプトの質や適切さがAIのパフォーマンスを最大限に引き出すカギとなる。
- 要約での抽象化型アプローチとAIによるコミュニケーション支援
“自動要約技術の概要とアルゴリズムおよび実装例について“では、AIを用いた要約技術について述べている。自動要約技術は、大きなテキスト文書や文章を短く、要点を押さえた形にまとめるための技術となり、情報の圧縮や要約された情報の理解を容易にするため、情報検索、情報処理、 自然言語処理、 機械学習などの分野で広く利用されているものであり、大きく分けると、抽出型要約と抽象化型要約の2つに分けられる。ここでは”ひとことでまとめる技術“をベースに、抽象化型要約に対する定性的なアプローチについて考えたいと思う。
Ontology Based Data Access (OBDA)は、異なる形式や場所に保存されているデータに対して、オントロジーが提供する統一的で概念的なビューを用いてクエリを実行できるようにした手法で、データの意味的な統合と、ユーザーが理解しやすい形式でデータにアクセスできることを目的としたものとなる。
DeepPromptは、OpenAIが提供するプログラミング支援ツールの1つで、自然言語処理（NLP）モデルを使用して、プログラミングに関する質問やタスクに対する自動コード生成をサポートするプログラミング支援ツールとなる。DeepPromptは、プログラミング言語の構文やセマンティクスを理解し、ユーザーが自然言語で指示を与えると、適切なコードを生成することができる。
OpenAI Codexは、テキストからコードを生成するための自然言語処理モデルで、Codexは、GPTシリーズのモデルをベースにしており、大規模なプログラミングコーパスでトレーニングされたものとなる。Codexは、プログラミング言語のシンタックスとセマンティクスを理解し、自然言語で与えられたタスクや質問に対して、適切なプログラムを生成することができる。
Huggingfaceは、機械学習と自然言語処理(NLP)に関するオープンソースのプラットフォームとライブラリを提供している企業であり、Huggingfaceでは、Transformerモデルを中心としたNLPタスクのための高度なモデルやツールが開発されている。Huggingfaceが提供するツールやリソースは、オープンソースコミュニティによって支えられており、そこではコードやモデルの共有に積極的な取り組みが行われている。ここではHuggingface Transformersと文書生成、pythonによる実装について述べる。
ChatGPTやStable Diffusionのような生成系のモジュールをコードレスに利用可能なオープンソースのツールとしてtext-generation-webuiとAUTOMATIC1111等がある。今回は、これらを用いたテキスト生成/画像生成のモジュールの利用法保について述べる。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理（NLP）の分野で注目されている技術の1つであり、情報の検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせることで、より豊かなコンテキストを持つモデルを構築する手法となる。RAGの主な目的は、生成タスク（文章生成、質問応答など）において、検索された情報を活用してより質の高い結果を生成することであり、通常の言語モデルは、与えられたコンテキストのみを考慮して生成を行うが、RAGは外部の情報を取り込むことで、より幅広い知識や文脈を利用することができるという特徴がある。
RAGの基本構成は、入力QueryをQuery Encoderでベクトル化し、それと類似のベクトルを持つDocumnetを見つけ、それらを使って応答を生成するもので、Query EncoderとDocumentのベクトル化と、回答の生成に生成系AI(ChatGPT)を用い、ベクトル化したDocumentの格納と類似文書の検索にはベクトルDBを用いるものとなる。それらの機能の中で、生成系AIに関しては”ChatGPTとLangChainの概要及びその利用について“に述べているように、ChatGPTのAPIを用いるかLanChainを用い、データベースに関しては”ベクトルデータベースの概要について“を用いることが一般的となる。今回はそれらを用いた具体的な実装について述べる。
DPR（Dense Passage Retrieval）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される検索技術の一つで、DPRは、特に大規模な情報源から情報を取得し、その情報源に対する質問に最適な回答を見つけることを目的としたものとなる。
ReActは”プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について“で述べているプロンプトエンジニアリングの手法の一つであり、”LangChainにおけるAgentとToolについて“で述べているLangChainのエージェントの活用のシーンでも利用されているものとなる。「ReAct」は「Reasoning ＋ Acting」からなる造語であり、ReAct のフレームワークでは以下のようなシーケンス処理が行われる。
- 3Dプリンターと生成系AIの組み合わせとGNNの適用
3Dプリンターは、デジタルモデルから三次元物体を作り出すための装置であり、コンピューターで設計された3Dモデルを基に、材料を積層して物体を作り出すものとなる。このプロセスはアディティブ・マニュファクチャリング（積層造形）と呼ばれる。最も一般的な材料はプラスチックだが、金属、セラミック、樹脂、食品、さらには生体材料も使用されている。GNNと生成系AI、そして3Dプリンターの組み合わせによって、複雑な構造や動的な最適化が可能になり、新しい設計・製造プロセスを実現することができる。
深層学習によるアプローチ
PyTorchは、Facebookが開発しオープンソースで提供されている深層学習のライブラリであり、柔軟性、動的計算グラフ、GPU加速などの特徴を持ち、様々な機械学習タスクを実装を可能としてくれるものとなる。以下に、PyTorchを用いたさまざまな実装例について述べる。
Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）モデルは、系列データを入力として取り、系列データを出力するための深層学習モデルであり、特に、異なる長さの入力系列と出力系列を扱うことができるアプローチとなる。Seq2Seqモデルは、機械翻訳、文章の要約、対話システムなど、さまざまな自然言語処理タスクで広く利用されている手法となる。
RNN（Recurrent Neural Network）は、時系列データやシーケンスデータをモデル化するためのニューラルネットワークの一種であり、過去の情報を保持し、新しい情報と組み合わせることができるため、音声認識、自然言語処理、動画解析、時系列予測など、さまざまなタスクで広く使用されているアプローチとなる。
LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、主に時系列データや自然言語処理（NLP）のタスクにおいて非常に効果的な深層学習モデルとなる。LSTMは、過去の情報を保持し、長期的な依存関係をモデル化することができるので、短期的な情報だけでなく、長期的な情報を学習するのに適した手法となる。
Bidirectional LSTM（Long Short-Term Memory）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、時系列データや自然言語処理などのシーケンスデータに対するモデリングに広く使用されている手法となる。Bidirectional LSTMは、シーケンスデータを過去から未来方向へと同時に学習し、そのコンテキストをより豊かに捉えることができる特徴がある。
- GRU（Gated Recurrent Unit）について
GRU（Gated Recurrent Unit）は、”RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、特に時系列データやシーケンスデータの処理に広く使用される深層学習モデルとなる。”GRUの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているGRUは”LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているLSTM（Long Short-Term Memory）と同様に長期的な依存関係をモデル化するために設計されているが、LSTMよりも計算コストが低いことが特徴となる。
Bidirectional Recurrent Neural Network（BRNN）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、過去と未来の情報を同時に考慮することができるモデルとなる。BRNNは、特にシーケンスデータを処理する際に有用で、自然言語処理や音声認識などのタスクで広く使用されている。
Deep RNN（Deep Recurrent Neural Network）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNNは、シーケンスデータの複雑な関係をモデル化し、より高度な特徴表現を抽出するのに役立ち、通常、Deep RNNは時間方向に多層で積み重ねられたRNNレイヤーから構成されている。
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねて使用するアーキテクチャであり、より複雑なシーケンスデータのモデリングが可能になり、長期依存性を効果的にキャプチャできるようになる手法となる。
- Deep Graph Generative Models（DGMG）の概要とアルゴリズム及び実装例
Deep Graph Generative Models（DGMG）は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特に複雑なグラフ構造の生成に有効なアプローチとなる。DGMGは、グラフ生成プロセスを逐次的な決定問題として扱い、グラフのノードとエッジを順番に生成している。
- GraphRNNの概要とアルゴリズム及び実装例
GraphRNNは、グラフ生成に特化したディープラーニングモデルで、特にグラフの構造を学習して新しいグラフを生成する能力に優れたものとなる。このモデルは、ノードとエッジのシーケンスを予測することでグラフ全体を生成している。
Echo State Network（ESN）は、リザーバーコンピューティングの一種で、時系列データやシーケンスデータの予測、分析、パターン認識などに使用されるリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種となる。ESNは、非常に効率的で簡単に訓練でき、さまざまなタスクで良好な性能を発揮することがある。
Pointer-Generatorネットワークは、自然言語処理（NLP）のタスクで使用される深層学習モデルの一種であり、特に、抽象的な文章生成、要約、文書からの情報抽出などのタスクに適した手法となる。このネットワークは、文章を生成する際に、元の文書からのテキストの一部をそのままコピーすることができる点が特徴となる。
オートエンコーダ変分ベイズ（Variational Autoencoder, VAE）は、生成モデルの一種であり、データの潜在表現を学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャであり、VAEは、データの確率分布をモデル化し、その中からサンプリングすることによって、潜在表現を学習するものとなる。以下にVAEの概要について述べる。
- Diffusion Models（拡散モデル）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Diffusion Models（拡散モデル）は、画像生成やデータ修復などのタスクにおいて優れた性能を示す生成モデルの一種となる。これらのモデルは、元のデータを一連のステップで段階的に「拡散」させることによって生成を行っている。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、BERTは2018年にGoogleの研究者によって発表され、大規模なテキストコーパスを使って事前学習された深層ニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理（NLP）の分野で非常に成功した事前学習モデルの一つとなる。ここでは、このBERTの概要とアルゴリズムおよび実装例について述べている。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、オープンAIが開発した自然言語処理のための事前学習モデルであり、Transformerアーキテクチャを基にして、大規模なデータセットを使用して教師なし学習によって学習されるものとなる。
条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)は、生成モデルの一種であり、特定の条件を与えた場合にデータを生成する能力を持つモデルとなる。条件付き生成モデルは、与えられた条件に基づいてデータを生成することができるため、多くの応用分野で重要な役割を果たしている。ここでは、この条件付き生成モデルに関して様々なアルゴリズムと具体的な実装について述べている。
深層学習におけるAttentionは、ニューラルネットワークの一部として使用される重要な概念となる。このAttentionメカニズムは、入力の異なる部分に異なる重要度を割り当てることができるモデルの能力を指し、このメカニズムの適用が、自然言語処理や画像認識などのタスクにおいて特に有用であることが近年認識されている。
ここではこのAttentionメカニズムの概要についてなるべく数式等を使わずに説明し、さらにpyhtonによる実装例について述べている。
- BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、BERTは2018年にGoogleの研究者によって発表され、大規模なテキストコーパスを使って事前学習された深層ニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理（NLP）の分野で非常に成功した事前学習モデルの一つとなる。以下にBERTの主要な特徴と概要について述べる。
ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）は、2018年にJeremy HowardとSebastian Ruderによって提案された、自然言語処理（NLP）タスクにおいて事前学習済みの言語モデルを効果的にファインチューニングするためのアプローチとなる。このアプローチは、”転移学習の概要とアルゴリズムおよび実装例について“でも述べている転移学習と訓練の段階ごとのファインチューニングを組み合わせて、さまざまなNLPタスクで高い性能を達成することを目的としている。
Transformerは、2017年にVaswaniらによって提案され、機械学習と自然言語処理（NLP）の分野で革命的な進歩をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャの1つとなる。ここではこのTransformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装について述べている。
「トランスフォーマーXL」は、自然言語処理（NLP）などのタスクで成功を収めた深層学習モデルであるトランスフォーマー（Transformer）の拡張バージョンの一つとなる。トランスフォーマーXLは、文脈の長期依存関係をより効果的にモデル化することを目指して設計されており、過去のトランスフォーマーモデルよりも長いテキストシーケンスを処理できるようになっている。
Transformer-based Causal Language Model（Transformativeベースの因果言語モデル）は、自然言語処理（NLP）タスクで非常に成功しているモデルの一種で、“Transformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べているTransformerアーキテクチャをベースにして、特に文章の生成タスクに適したものとなる。以下にTransformer-based Causal Language Modelの概要について述べる。
Relative Positional Encoding（RPE）は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて、単語やトークンの相対的な位置情報をモデルに組み込むための手法となる。トランスフォーマーは、自然言語処理や画像認識などの多くのタスクで非常に成功しているが、トークン間の相対的な位置関係を直接モデリングするのは得意ではない。そのため、相対的な位置情報をモデルに提供するためにRPEが使用されている。
- GANの概要と様々な応用および実装例について
GAN（Generative Adversarial Network）は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって提案され、その後多くの応用で大きな成功を収めている。ここでは、このGANの概要とアルゴリズムおよび様々な応用実装について述べている。
GAN (Generative Adversarial Network) を用いた因果探索は、生成モデルと識別モデルの対立する訓練プロセスを活用し、因果関係を発見する方法となる。以下に、GANを用いた因果探索の基本的な概念と手法を示す。
- pythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
今回はpythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニングとしてLSTMを用いたテキスト生成について述べる。
深層学習を利用したデータの生成に関しては、2015年には、GoogleのDecDreamアルゴリズムによる画像をサイケデリックな犬の目やパレイドリックな作品に変換するもの、2016年にはLSTMアルゴリズムにより生成れさた(完全なセリフ付きの)脚本に基づいた「sunspring」という短編映画や、様々な音楽の生成が提案されている。
これらは深層学習のモデルで、学習された画像、音楽、物語の統計的な潜在空間(latent space)から、サンプルを抽出することで実現されている。
今回はまず、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使ってシーケンス(系列)データを生成する手法について述べる。ここではテキストデータを例に述べるが、全く同じ手法を使ってあらゆる種類のシーケンスデータ(音楽や絵画の筆跡データ等)への応用が可能となる。また、Googleのsmart replay等のチャットボットでの音声合成や対話生成にも活用することができる。
- PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN,Efficient GAN, DCGAN,Self-Attention, GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)
pyhtorchを用いた発展的ディープラーニング技術の(OpenPose, SSD, AnoGAN,Efficient GAN, DCGAN,Self-Attention, GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)の具体的な実装と応用。
確率的アプローチ
確率的生成モデルは、データの分布をモデル化して、新しいデータを生成することができる手法となる。確率的生成モデルを用いた学習では、まずデータの分布をモデル化するために、ガウス分布やベータ分布、”ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について“で述べているディリクレ分布などの確率分布を仮定し、次にその分布から新しいデータを生成するためのパラメータを“最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について“で述べている最尤推定やベイズ推定等の手法で変分法、MCMC法等のアルゴリズムを用いて学習する。
確率的生成モデルは、教師あり学習だけでなく、教師なし学習にも利用される。教師あり学習においては、確率的生成モデルを用いてデータの分布をモデル化し、そのモデルを用いて新しいデータを生成することができる。また、教師なし学習においては、データの分布をモデル化して、潜在変数を推定することができる。例えば、クラスタリング問題においては、データを複数のクラスタに分けることができる。
代表的な確率的生成モデルとしては、トピックモデル(LDA)、隠れマルコフモデル（HMM）、ボルツマンマシン（BM）、オートエンコーダー（AE）、変分オートエンコーダー（VAE）、生成的敵対的ネットワーク（GAN）などがある。
また適用先としては、トピックモデルに代表される自然言語処理、隠れマルコフモデルを使った音声認識やセンサー解析、地理情報を含めた各種統計情報の解析に用いられる。
本ブログでは 以下のページにて、この確率的生成モデルを用いたベイズモデリング、トピックモデリング、あるいはさまざまな応用アプリケーションや実装について述べている。
シミュレーションによるアプローチ
天文、気象、物性、生物から、伝染病の流行や都市の成長まで、さまざまな分野で大規模な計算機シミュレーションが有効な手段となっているが、純粋に基本法則(第一原理)だけで行えるシミュレーションは限られている。そこで、計算の前提となるパラメータの値や初期値を設定するのに、データサイエンスの力が必要となる。しかし、現代のデータサイエンスは、さらに深くシミュレーションと絡み合っている。
本ブログでは 以下のページにて、これらのシミュレーションとデータサイエンス、人工知能について述べている。
コメント
[…] 機械学習による自動生成に関しては”機械学習による自動生成“に詳細を述べている。そちらも参照のこと。 […]
[…] 機械学習による自動生成“も参照のこと。 […]
[…] 機械学習による自動生成に関しては”機械学習による自動生成“に詳細を述べている。そちらも参照のこと。 […]
[…] “機械学習による自動生成“でも述べている生成系のAIは、コンピュータがデータのパターンや規則性を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するものとなる。自動生成の手 […]