こんにちは！
札幌で現実という名の怪物と戦っているITエンジニアのたにです。
ITエンジニアたるもの、最近はやっぱりAIという分野に興味があります。
AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことで、Amazon Echoに代表されるスマートスピーカー（AIスピーカー）の登場や、これから拡がっていくであろう自動運転に使われている技術として、一般の人でも聞いたことがある単語だと思います。
そんな新しい技術領域に対して、飛び込んでみよう！
と思って、いろいろ本を読んだり、Webで調べたりして知識を習得しようと努力してはいるものの、ニューロンがどうとか、エントロピーがなんだとか、難しい言葉ばかりが並んでいて、なかなかに敷居が高い。。。
まあ、それくらいのハードルを超えてこそ自分の強みになるよね！
という、内発的モチベーションを最大限引き出して日々勉強しています。
そんなわけで、まだまだAI未熟者の僕が成熟していく姿をこのブログで表現していきたいと思ってます。
日本のどこかにいるであろう、
僕と同じように入り口で挫けそうなそこのあなた！
一緒に成熟しませんか？？
というわけで、今日はAIに関して最近得た知識を言語化していきます。
人工知能の歴史
これは多くのサイトで語られてると思うので、説明は省略します。
（いきなり雑で申し訳ないです・・・）
簡単に僕の知識で書いてみると、これまで何度か人工知能ブームというのが湧き上がったのですが、そのいずれもが当時の技術の限界を迎え、ブームは終息していきました。
そんな中、コンピュータを構成する要素技術の進歩や、IoT（Internet of Things）の普及に伴い、ビッグデータの収集が容易になったことで、そのデータを活用法の１つとして、最近またブームが到来した。
という流れです。
ちなみに、今回が３回目のブーム到来とのことです。
果たして、このブームはいつまで続くのでしょうか。
ちなみに、僕自身はあと数年でこのブームは終わる、と予想してたりします。当たるかな？？
機械学習と深層学習
では、今回のブームの特徴はというと、
「深層学習（ディープラーニング）」です。
では、この２つの用語の違いをみてみましょう。
機械学習（マシンラーニング）
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。深層学習（ディープラーニング）
多層のニューラルネットワークによる機械学習手法である。
一言で表すなら、層が有るか無いかになるんでしょうか。
このニューラルネットワークと言われる層を構成しているのが、人間の脳の神経回路の仕組みをモデル化したものらしく、
人間の脳と同じことをコンピュータの電子制御で実現しよう！
みたいな発想なのでしょうか。
これによって今まで出来なかった大量のデータを処理して精度を上げたり、人では見つけることが出来ない特徴を機械が見つけたり。
技術者としては、ディープラーニングも使えるようになりたい。
というのが目標です。
データサイエンティストと機械学習エンジニア
この２つもなかなかに曖昧で、明確な切り分けはなさそうですが、
- データサイエンティスト：「アナリスト」の発展版
- 機械学習エンジニア：「エンジニア」の発展版
というのが、わかりやすい表現なのかなと感じました。
どちらも、機械学習の知識はもちろん、統計学の知識やPython、Rのコーディングスキル、一般的なITスキルなどが必要。
個人的には新しいスキルを身に付けたいと思っていたので、今までやってきたことから遠い「データサイエンティスト」の方にあえて向かってみたいと思ってます。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
AIについて少しでもお分りいただけたでしょうか？
最初に書いた通り、僕もまだまだ未熟者なので間違えてるかもですが、
これを見て興味を持った方がいればぜひ一緒に勉強しましょう！
というわけで、次回。実際にどうやって勉強しているかを書いてみようと思います。
でわ！
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