非構造化データの分析に
ビッグデータ分析の隠れた本命、「深層学習」の底力とは？
複雑な解析問題を扱うために設計されている深層学習ソフトウェアは非構造化データを扱うときに最も効力を発揮する。
Googleが開発した「TensorFlow」（出典：Google「Open Source Blog」）《クリックで拡大》
深層学習（ディープラーニング）は、高度な分析において今最も注目を集めているトピックとはいえないかもしれない。しかし、人工知能と機械学習はより広い領域において、分析ソフトウェアベンダーとユーザー両方から多くの注目を集めている。そして、深層学習アプリケーションは多くの企業のビッグデータ分析ツールキットの重要な構成要素になる可能性を秘めている。
2016年5月中旬にボストンで開催された「Deep Learning Summit」で、深層学習が文字、画像、動画の解釈に優れていることを数人の講演者が説明している。
深層学習ソフトウェアは、複雑な解析問題を扱うために設計されている。そして、ソーシャルメディアや顧客管理などの非構造化データを扱うときに最も効力を発揮する。これらのデータは、さまざまな企業が収集し、有益なビジネス情報を求めて分析をしようとしているものだ。
1つの分析プロセスでビッグデータの全ての要求を解決できるといわれても信じられないかもしれない。だが、実際その通りなのだ。
深層学習は強力だが、複雑でもある。深層学習のプロジェクトは、Googleのソフトウェア「TensorFlow」などの多数のオープンソースツールを使用して効率化を図ることができる。ただし、このようなオープンソースツールによる支援があっても、予測分析プログラムの実装に取り組もうとしている企業にとって、深層学習アプリケーションの開発は骨の折れる作業になるだろう。そのため、コンピュータサイエンスの博士号取得者または優れたデータサイエンティストを雇うのが賢明といえる。
Deep Learning Summitの講演者によると、機械学習全般に技術上の問題が多いにもかかわらず、あらゆる種類のアプリケーションやテクノロジーに深層学習アルゴリズムを組み込むために、数々の取り組みが行われているという。
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