製造業の機械学習と深層学習（ディープラーニング）

人工知能（AI）は大量のデータを基に特徴を予測し分類するプログラムで、大きくは”機械学習”と”深層学習（ディープラーニング）”に分けられます。

“機械学習”は、大量のデータ（ビッグデータ）から規則性や関連性の特徴を学習し、データ量に応じて更に高い精度で予測や判断を行うことができるプログラム機能です。そのためには、「色」や「形」のように着目すべき特徴を人が指定する必要があります。

製造業では、設備の稼働データや生産品などは大量に取得することができる一方、故障や不良品などはデータが大量に発生しにくいこともありその場合はビッグデータが蓄積されません。そのため、少数のデータを機械学習させて増幅させ自動で学習できる十分なデータ量をつくる必要があり、その課題の解決を行います。

AIイメージ

もう一方の”深層学習（ディープラーニング）”は、機械学習に新たなメカニズムを追加した機械学習の一分野で、大量のデータはディープラーニングアルゴリズムに入力され、出力を決定するために最も有用な特徴量の抽出や組合わせを自動的に学習し、最適な分類を予測します。

製造業では、特に食品分野で大量に生産される製品の良否を自動的に学習して判定するなどに用いられます。