サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ！今回のテーマは自然言語処理についてです。 このコースは、初学者には少し難解なAIの仕組みや概要をなるべく優しい言葉でお伝えするコンテンツです。 AIに興味はあるけれどどこから学べばいいか分からない。G検定やDX検定に挑戦したいけど用語が難しい… そんなお悩みがある方は是非この動画でサラッと学んで、AIへの理解を一歩深めてみましょう。 ■サラッとなぞるAIの仕組みシリーズ サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c0323d01/learn/steps/53326 サラッとなぞるAIの仕組み ~畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ae27f876/learn/steps/53330 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/21798df1/learn/steps/53333 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）の進化~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/64295bbd/learn/steps/53336 サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/629252d5/learn/steps/53338 サラッとなぞるAIの仕組み ~音声認識~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/218304a9/learn/steps/53341 サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3473ce75/learn/steps/53343 ■AIについてもう少し学んでみたい方はこちらもご覧ください https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E6%B4%BB%E7%94%A8
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
jll00415
メディカル 関連職
AIの強化学習、RNN等やはり積み重ねや応用して次々と解析していく機能なのですね。動画でも静止画の積み重ねを解析して行動を予測する凄い機能だと感じました。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
本当にそんなことができているのが事実なのですが、どう考えても不思議すぎます。
処理の速さと言うか、深さと言うか、意味づけと言うかなんともあり得ません。
何かブレークスルーがあったんでしょうね。
tsunakisato
メーカー技術・研究・開発
時系列の最適化計算に役に立ちそうでした。
n_jiro
営業
RNNについて概要を理解しました。
tomokada
専門職
RNN for driving
chihiro_s
販売・サービス・事務
結局はコマの画像として扱うのかな。それがどのペースのコマなのかでいろいろ変わってきそう。
inyourmind
建設・土木 関連職
RNNはCNNと違って音声や映像などのデータの処理に向く。
komanetzi
営業
RNNはリカーレントネットワークと言って、フィードバックループをつかって一つ前のデータからの変化を認識することで、時系列のあるデータの認識をすることができるようになったと理解しました。長い時系列のデータだと処理に課題があるとのことで、処理の仕方も段階を経て進化していくようですね。
runkuma
販売・サービス・事務
フィードバックループがある事を初めて知りました。
これを高速で処理していくには、優れた技術だと感じました。
naoki0814
マーケティング
RNNではフィードバックループが機能していることがCNNとの違いであるということが判りました
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
pomu77
IT・WEB・エンジニア
過去のデータをフィードバックして解析する流れが良く理解できましあ。
70sp1208
その他
ＲＮＮについて、コンパクトな説明でわかりやすかった。ＲＮＮについては初めて知ったが、ＡＩについて以外に知っているようで知らないことが多くあるので、引き続き勉強していきたい。
tomtotm
メーカー技術・研究・開発
映像など、時間軸を処理するために考えられた仕組みなのですね。概念は理解できました。
hisamasa
その他
RNNの概要はできました。
sachi000
販売・サービス・事務
机上論としてわかりましたが、タイムリーにしょりできるのか、不思議です
huta-2021
メーカー技術・研究・開発
情報をアップデートし効率化につなげていきたい
konitan1152
人事・労務・法務
間接部門の作業での活用範囲はないように思われるが、現場での作業の自動化に活用できると思う。
まずは機械のみに置き換えられる人との協働がない作業で実現するのが安全だと思う。
higuchi_561
人事・労務・法務
AIの仕組みの理解に役立った！
takahashi-m
その他
リカレントニューラルネットワーク RNN
・音声と映像を処理できる
・時間と変化
・フィードバックループ
・受け取ったデータを覚える。→次のデータと比較できる
yurina_2024
経理・財務
AIが様々な機能を発揮するには、フィードバック機能のように、いろいろな細やかな仕組みがあるのだと思いました。ますます興味がわきました。学習を進めます。
inoino2005
経理・財務
基本的な事がわかり参考になった。
nkt3
マーケティング
RNN フィードバックループが肝 ちぃ覚えた。
makotokoma
販売・サービス・事務
ＡＩ、理解できました。
kyo1227
営業
RNNではフィードバックループが機能していることがCNNとの違いであるということが判りました
k1_k
経営・経営企画
全く知らない知識なので理解が深まりました。どうやって１つ前の情報と比較するのか、常にこのロジックを適用しないのか(おそらくデメリットがあるからと推測するが）等を今後学びたい
w371173
経理・財務
初めて聞きましたが、ＲＮＮについて 良くわかりました。
自動車の自動運転技術の進化が加速しそうですね。
ys_sato
経営・経営企画
基本的な理解が出来た
maeken1969
営業
CNNとRNNの違いわかりました。普段車を運転していてついている自動走行の支援システムが少しわかったような気がします。
nakashi49
営業
RNNが、フィードバックループを構成することで、単一の静止画では分からない時系列の情報を学習するための要素技術であることが理解できた。
h-kozawa
メーカー技術・研究・開発
RNN概要が簡潔に理解できました。
exeo_takahashi
営業
時系列の最適化計算に役に立ちそうでした。
kshimada
メーカー技術・研究・開発
RNNのイメージはつかめました。
marimariiii
金融・不動産 関連職
RMNについて、なるほどと思い理解できました
ma_a80
金融・不動産 関連職
変化を予測していくのはすごいです
zling412
資材・購買・物流
音声や映像の解析の仕組みについて理解しました。
moveon-s
資材・購買・物流
RNNの画像認識について理解しました。重複して確認する事で精度がアップするのは開発者はすごいとおもいました。引き続き内部構造について理解したいと思います。
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
改めてRNNについて簡単な説明をいただき理解が深まりました
toshi-iwai
経理・財務
ループしながら画像情報を認識、更新していくのがRNNなのですね。復習したいと思います。
komiyama34
資材・購買・物流
過去のデータを元にフィードバックできるのが画期的と感じた
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
人間では意識しないで行っていることがコンピュータの場合は意識させる必要があることを知りました。
saijo_ky
IT・WEB・エンジニア
畳み込みニューラルネットワークとRNNと違いが理解できた。
yasuokam
IT・WEB・エンジニア
RNN は時系列データをフィードバックループを用い適切に扱うことができる仕組みだと学んだ
yuu3131
金融・不動産 関連職
移動するモノを判断するしくみが理解できた
nob_non
メーカー技術・研究・開発
ひとつ前に認識した結果と照合≒比較して推論すののか。
y-arano
メーカー技術・研究・開発
わかりやすかったです。引き続き勉強進めていきます。
nagase29
営業
RNNは動画や音声処理に対応した処理ということがわかりました。フィードバック処理が行われているから動いているものに対応出来るのですね。
koichi003
人事・労務・法務
RNNについて理解できた
wataru_f
メーカー技術・研究・開発
RNNはフィードバックループにより前の処理を覚えた状態で次の判断をすることができる。これにより、時間変化がある動画や音声の認識が可能になる。
itoyou
IT・WEB・エンジニア
本当にさらっとだったが何となく利点はわかりました。
oknmkcti
経理・財務
なるほど、としか言いようがない
少しずつ勉強します
sa-yamanaka
販売・サービス・事務
AIの事については、まだまだ分からないことがありますが、他の動画研修をみて少しずつ学んで行きたいと思います。
taka_miffy
経営・経営企画
音声や映像を認識するには、リカレントニューラルネットワーク。特長はフィードバックループがあること。
horiuchi_h
メーカー技術・研究・開発
RNNは時系列データに適していると聞いたことだけはあったが、理由までは知らなかった。
その理由は、前後を比較する機能なのだとよく分かった。
vegitaberu
人事・労務・法務
RNNの概要、意味合いはわかりましたが、まだ、そのメカニズムについて、理解というところまでは追いついていないような気がします。特に、フィードバックの部分について、もう少し詳しく理解しておきたいと思います。
kimoan
IT・WEB・エンジニア
まさにフィードバックループですね。
axtyu
IT・WEB・エンジニア
RNNについて業務で使うことはないが、AIの仕組みを理解するうえで学習していく
yuna_hara
マーケティング
RNNについて概要を理解しました。
kamakuramm
その他
静止画と映像や音声では処理の仕方が違うということが分かりました。
kazushikamimura
営業
言葉しか知らなかった知識を納得のいく形で理解できた
001yy
IT・WEB・エンジニア
RNNについては、もう一度確認したいと思いました。
unukunu-3
建設・土木 関連職
フィードバックループと時間の経過を処理できる、というのが言葉の響き的に奇妙に感じました。
ループはぐるぐる回る、経過は進むというイメージなのでちょっと気持ち悪い感じでした。
sugi54
専門職
さらっと理解できました
iwc_co
建設・土木 関連職
私の身近な業務でRNNを活用できるシーンは、やはり議事録の作成になる。
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
わかりやすかったです。
imahori1203
営業
さらっと勉強できました。
aki4444
建設・土木 関連職
RNNの基本がわかった。
taka1962
販売・サービス・事務
時間軸に沿ったデータ処理で、業務活用幅が広がると思います。
aksan
人事・労務・法務
RNNの処理方法の仕組みを学びました。フィードバックループがあるのだ動画や音声の処理をする事が出来る。
pomuec
専門職
音声や動画を認識する為には再帰型ニューラルネットワークが必要な技術であることが分かった。主にはフィードバックループにて、データを蓄積かつ関連性を分析し結論づける。
obapanda1
マーケティング
音声，映像認識の仕組みがフィードバックループの技術で行われていることが理解できた。
yasgoh
販売・サービス・事務
リカレントニューラルネットワークは、フィードバックループによって過去のデータを記憶しと現在のデータと併せることで時間で変化する音声データや画像データを処理する。一方、CNNは静止している画像については扱えるが、画像が変化していく場合はCNNは処理できない。
hayakenken
メーカー技術・研究・開発
RNNの仕組みについて理解できた
sh-tsujimoto
メーカー技術・研究・開発
RNNについて理解できました。
genchawan
販売・サービス・事務
ＲＮＮについて理解しました。
fu-fu-fu
クリエイティブ
まずは、畳み込みニュートラルネットワークと、リカレントニュートラルネットワークの違いが理解できた。私は映像系、音声系の仕事なのでRNNが行う、フィードバックループの仕組みが役に立つことが理解できた。
gantetsu013
営業
rんという概念を知ることかできました
nona0825
マーケティング
RNNがさらっと理解できた。
nekonyan
IT・WEB・エンジニア
人間の記憶では、横断歩道を渡る直前の画像、映像は複数存在する。AIが行う画像のフィードバックループの範囲は、対象は、複数存在するのか？、どのように特定、選択しているのか、最適解のフィードバックを求めているのかおしえてください
paseri_2
メーカー技術・研究・開発
AIエンジニアと話をする時の最低限の共通言語となる
n_moriyama
メーカー技術・研究・開発
畳み込みNNとRNNの違い、時間変化のあるデータには畳み込みNNは使用できずRNNが使用できる、という事を学びました。
kamiyama-shohei
その他
オフィスの人の動きデータから効率よいオフィス機器の配置の検討につなげられそう
bonjours
金融・不動産 関連職
AIによる文字起こしを効率化するために、RNNの仕組みを頭に入れておきます。
mo_o
その他
ニューラルネットワークについて、何となく理解できました。勉強が必要です。
oyobe_y
営業
自動運転に使われている技術の一端を把握できた
hayashi_masaki
営業
フィールドバックループがあり時系列にそっての処理がされているのは驚きがありました。
isobe2615p
その他
CNNとの違いがよく分かって、説明図が良かったです
nkrkrpon
専門職
G検定にむけて勉強になった
s-eguchi
営業
概念は理解できましたが、具体的にコンピュータにどのように処理させてるかは気になりました。
y-shiraki
販売・サービス・事務
順番を覚えるんですね。
いろんな学習のさせ方があるのだと思った。
fu-atoreichi-ma
その他
時間で変化するデータを扱えるようにする仕組みがリカレントニューラルネットワーク(RNN)。フィードバックループを使って、時間で変化するデータ同士をつなげて処理する。
RNNとは、受け取ったデータを処理した結果を覚えておいて、次のデータを受け取る際に一個前に覚えたデータのことを思い出しながら処理を行い、 その結果をまた覚えることを最後のデータまで繰り返し 最終的に覚えている結果を用いて欲しい出力結果を導き出す処理。 RNNの特徴は、フィードバックループを用いて音声や映像などのデータを処理できること。
動的データの対応手段としてRNNが有効であることを一連の処理フローにより認識した。複雑な工程を経るため、抜け漏れのないように多角的な視点から処理する必要性があると理解した。
扱うデータにより留意すべき点が異なることをふまえ、ケースバイケースでフレキシブルに業務に活かしたい。
grateful
専門職
カレントニューラルネットワークを学びました。
shioa
IT・WEB・エンジニア
再帰型のにゅうらるネットワークの仕組み概要が分かった。
dansagami
金融・不動産 関連職
CNNとRNNの違いを理解できた
w_axl
メーカー技術・研究・開発
色々なアルゴリズムがあるのですね
tnakajima1998
営業
RNNの概観を理解できました。
ryoshima
メーカー技術・研究・開発
RNNのフィードバックについて理解できた
chang_shin
販売・サービス・事務
RNNはリカレンとニューラルネットワークのことで、フィードバックループがある、ということを覚えておこう。
ur_0314
メーカー技術・研究・開発
動画の情報は動画として処理していると思っていたが、画像一枚ずつの処理を連続して行っていることを知ることができた。
melmb_kw
メーカー技術・研究・開発
時系列で変化する情報を処理するための仕組みであることが理解できた。一般的な制御機器へ応用できる可能性があると考える。