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
y-tsurumi
IT・WEB・エンジニア
強化学習について復習できました
ayanomura
営業
強化学習はAIの仕組みの基本
目から鱗でした！
nobuyuki_0922
メーカー技術・研究・開発
囲碁の説明で分からない、イメージできない人にも伝えられと思った
moveon-s
資材・購買・物流
今回の説明で報酬をもらうことを知り、学ぶのが技術的にすごいとおもいます。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
概要は理解できました。
もちろんブラックボックスです。
さて、ここからどうするか？
ks070341
その他
強化学習の効果について理解できた
hr-sakai
その他
概要はわｋりますが・・・。
okuoku2
その他
業務に役に立つかは解りませんがAIの特徴を理解しました
yurina_2024
経理・財務
まったく知識がなかったので、よくわかりました。
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
mugimini
経営・経営企画
今まで曖昧にしか理解していなかった強化学習の仕組みがわかった。
wakai-yuki
販売・サービス・事務
強化学習やQ値について、サラッと理解できた。
xxkatsuxx
コンサルタント
強化学習の主要なポイントは:
1. 機械学習の一種であり、教師あり・教師なし学習とは異なるアプローチ
2. 環境の中でエージェントが報酬を最大化するように行動を学習する手法
3. Q学習という手法では、AIがQ値を最適化しながら学習を進める
これらを踏まえて、業務活用について以下のようにまとめられます：
「業務で活用するには、明確な報酬設計が大事だと感じます。例えば、顧客サービスの改善において、顧客満足度スコアを報酬として設定し、対応手順を最適化するシーンに活用できるものだと思います。
具体的には：
1. カスタマーサポートでの応対手順の最適化
- 顧客の問い合わせ内容（環境）に対して
- オペレーターの対応選択（エージェントの行動）を
- 顧客満足度調査の結果（報酬）に基づいて改善
2. 在庫管理の最適化
- 市場動向（環境）に応じて
- 発注量や発注タイミング（エージェントの行動）を
- 在庫コストと機会損失の最小化（報酬）を目指して調整
このように、明確な評価指標（報酬）が設定できる業務プロセスにおいて、強化学習は効果的なソリューションになり得ると考えます。
pomuec
専門職
AIはQ値を最適化する過程で、学習していることが分かった。
saki0079
経営・経営企画
AI強化学習について、さっくり理解できました。
報酬が多くもらえる方法を、AI自身が学習していくという事ですね。
AIにメール本文を作成させる事を弊社では検討していますが、その場合「報酬」は何が適切なのか気になりました。
tkame
メーカー技術・研究・開発
別のコースも見ていきます。
nagase29
営業
強化学習をするのに得られっる報酬を最大化にするようにシステムを組まなければならないと言うことですよね。またQ学習も同様にQ値を最適化するようにして学習をさせるということなのでしょうね。
fu-1007
営業
Q値の考え方が理解できた
nami93973
その他
さらっと理解できました
stakky
メーカー技術・研究・開発
少しは強化学習の意味がわかりました。
更に学んでいきます。ところでAIフィードバックをするものも強化学習を受けたのでしょうか？
fx22706
メーカー技術・研究・開発
強化学習とは機械学習の一種。
・ある環境の中で、エージェントが得られる報酬を最大化するような行動を学習していく手法。
・強化学習のひとつ「Q学習」という手法では、AIがQ値を最適化する過程で学習を行う。
★それを学習するのが強化学習。
meganers
メーカー技術・研究・開発
株式売買で使えば儲かりそう
atpygc
営業
強化学習は機械学習の一種。
nkrkrpon
専門職
G検定の勉強の補足としてよかったです
k1_k
経営・経営企画
イントロダクションとして整理できました。今後、どういうように理解を深めていくか考えたいと思います
m_v_m
販売・サービス・事務
強化学習という言葉すら知らなかったが、囲碁の説明によりとても分かりやすかった。
gun-boy
メーカー技術・研究・開発
あまり理解できなかったので、更に学習しようと思いましたが。
pomu77
IT・WEB・エンジニア
AIが良い結果を効率的に出すために自らに学ぶ手法と理解しました。
genchawan
販売・サービス・事務
なんとなく理解できました。どんどん強化学習を進めたその先に脅威を感じます。
nao1006
人事・労務・法務
よくイメージがついた
learner-ss
メーカー技術・研究・開発
強化学習のQ値の「Q」とは何の略称だろう?
marimariiii
金融・不動産 関連職
囲碁の話から強化学習を身近に理解することができました
すごい学習能力であることにまた驚きです
kazureo
その他
今後AIが更に発展していく為AIについて少しながら知識を得られた
hiro2024
メーカー技術・研究・開発
報酬が最大化するように学習していく
isobe2615p
その他
環境に対して、得られる報酬（効果的、評価される点数）を、より取得できる方法を学んでいく、ということが分かりました。碁盤のように、環境以前の前提条件は同じ状態で学んでいくと考えていいのでしょうか。
takaro
経理・財務
よくイメージできた。
otiv
メーカー技術・研究・開発
AIを学ぶにあたり、Q値という値があることを学べた
kamiyama-shohei
その他
強化学習によりAIは人間の指示がなくても学習する ということはすごいと感じた。
chika_83
その他
AIは人間の指示がなくても自ら学ぶことが出来る
それを実現するのが強化学習
iikou
IT・WEB・エンジニア
さらっとわかりました
r_226
その他
初めて知る内容で勉強になりました。
w_axl
メーカー技術・研究・開発
凄い技術ですね
10年前には 想像の世界での話だったのが 現実になりつつありますね
kiolili7798
IT・WEB・エンジニア
強化学習と教師あり学習、教師なし学習との違いを理解することができた。
kazu-mishima
営業
さらっと理解出来ました。AIが自ら学習するんですね。
s-eguchi
営業
AIについての理解を深めることが出来ました。
papapon
営業
強化学習という言葉の意味がわかりました！
katakorikei
マーケティング
AI自体の学習方法が理解できました。
lifeline
営業
こんかいもがっつりりかい
sachi000
販売・サービス・事務
AIって、ほんと人間のこどものようです。だれがつくったんですか？
higuchi_561
人事・労務・法務
AIの処理の理解に役立つ。
n_jiro
営業
強化学習の概要は理解できました。
firia
営業
基本中の基本を学びました。
chikitat
人事・労務・法務
概要を大変よく理解しました！囲碁以外の事例も調べたい
ur_0314
メーカー技術・研究・開発
強化学習がどんなものか、概要について理解することができた。点数を最大化するという点で、今のところ囲碁や将棋などのルールが明確なボードゲームなどに使われているが、考え方によっては製造現場でも活用できる内容だと感じた。
yuri_ichikawa
営業
AIの学習方法を全く知らなかったが、少しだけわかった
hayakenken
メーカー技術・研究・開発
技術的にもまずは定量化をすることが大事。その次に定量化の数字自身が正しいのか確認することにより、色々な選択肢のある行動には有効
dichamama
金融・不動産 関連職
概要は理解しました。具体的なシーンは思い浮かびません。
日常でそういったAIを活用したツールに遭遇した時にそのルーツを考えてみるくらいでしょうか。
oknmkcti
経理・財務
何万回もの学習をする
naoki0814
マーケティング
エージェントがより多くの報酬をもらえる最適なものを選んでいくことがわかりました。
mo_o
その他
強化学習による進化はすごいですね。
fu-atoreichi-ma
その他
強化学習とは機械学習の一種。 教師あり学習とは異なり教師なし学習でもない。強化学習とはある環境の中で エージェントが得られる報酬を最大化するような行動を学習していく手法。 強化学習の一つとなる Q学習では AIがQ値を最適化する過程で学習を行う。AIは人間の指示がなくても自ら学ぶ。その実現が強化学習。報酬を最大化する行動学習はビジネス拡張に必要不可欠。実践に繋げたい。
aki4444
建設・土木 関連職
強化学習の基本がわかった
saijo_ky
IT・WEB・エンジニア
教師あり、なし学習とは違うことは初めて知りました。
yuna_hara
マーケティング
エージェントがある環境の中で点数を最大に拡大、獲得できる方法を学習する
kozzi12390
経営・経営企画
AIが自ら学ぶ環境を作り、q値で評価の高い正解と低い評価を分けて、学ばせるということ。
tomokada
専門職
Q学習は、decoded neurofeedbackに近い！
yoshikana2020
販売・サービス・事務
教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違いを理解しようと思います。
yoshi-katsu-222
メーカー技術・研究・開発
強化学習の概要がわかりました。
y-arano
メーカー技術・研究・開発
現在の業務に強化学習を採用することはなかなか難しいかもしれませんが、概念として理解することができました。
daidaisuke
メーカー技術・研究・開発
強化学習の概要を知ることができた。さらにAIの知識を身に着けていきたい。
nob_non
メーカー技術・研究・開発
報酬を最大化するパターンを実践から見つけていく≒強化学習。人では多くの時間と労力＆疲労するが、ＡＩは疲れずに繰り返しパターンを探し続けることができる。ＡＩの強味。
kei_tsukamoto
メーカー技術・研究・開発
囲碁のような、勝負が何百手も連続する場合 各曲面の学習データを揃えるには
同じ石配置でのデータを山ほど用意するのか、一旦終局まで全て打ち終えてそれをひたすら繰り返すのかが気になった。
yasuoka-yoshio
メーカー技術・研究・開発
点数が多く取れるような組み合わせを学んでいく学習法は、過去の失敗例や資料を工夫して、新しい考えを見出すことに活用できる。
kuro1983
金融・不動産 関連職
強化学習は教師なし学習、教師あり学習とも別の学習。報酬を最大化することは自力で学ぶ。
celt
クリエイティブ
強化学習とはAIが自ら試行錯誤しながら報酬を最大化するような行動を学習するということであると学んだが、そんなことをどうやって実装しているのかと思った。引き続き学んで行きたい。
matsu1988
その他
業務で活用してみようと思います。
koichi003
人事・労務・法務
強化学習について理解できた
4ktake
人事・労務・法務
更に理解不進んだ。もっと知るようになりたい。
ojiroo
営業
aiの基礎的な学習ができた。
応用が課題
michio1012
営業
強化学習について、Q値を獲得するためにAIが自ら学習していることを学んだ。
mm_mikan
営業
言葉だけ漠然と知ってる状態だったが、概要を理解できた
takahashi-m
その他
●強化学習の仕組み
・起こりる事例は多数ある
・決められたルールの中でエージェント(ユーザー)が最大の報酬をもらえる方法を自分で考える
・与えられた環境の中でより高い点数をもらえる方法を自分で学んでいく仕組み
・環境と行動でもらえる点数をプロットしていきＱ値を更新していく←Q学習
t_take1973
メーカー技術・研究・開発
機構設計のパラメータ設計に使えたら｡｡｡
haru9000
メーカー技術・研究・開発
q値を最大化するのが強化学習
yusuke_shingu
営業
強化学習は興味深かった。
囲碁や将棋のAIも強化学習が用いられているのだと思ったので、
何十万局とこなしていったら半端なく強くなって誰も勝てなくなるのかも？と想像できたのですごいワクワクしました。
tomoyami
メーカー技術・研究・開発
AIによる強化学習で 利益の最大化が見通せることは驚きでした。前提としてパラメータを入力する必要があるので 適切なパラメータを入力できるスキルがあればAIを活用できることが分かりました。
sales_supdoctor
金融・不動産 関連職
強化学者を囲碁で説明されてよくわかりました。
エージェントが利得を最大化するように選択するのは最適化に似ている
ananana
販売・サービス・事務
Q値を上げる事が励みになって、AIの精度が増すと理解できました！
kyo1227
営業
AIはQ値を最適化する過程で、学習していることが分かった。
yuu3131
金融・不動産 関連職
より進化していくAIの仕組みが何となく理解できた
masahide_oi
マーケティング
Q学習という言葉は初めて学んだ
nishiyan2006
メーカー技術・研究・開発
強化学習を利用し、製品検査にいかせなかいと考えております。
製品にどのような部品がついていれば、ＯＫでどのような状態だとＮＧといった具合に判断出来ればと思います。
奥が深いように思いますので、まだまだ勉強が必要です。
gokusi
販売・サービス・事務
強化学習というと怖いイメージとなりますが、報酬をもらって覚えるところが、おやつをもらって何かを覚える子犬と似てると思うとＡＩに親しみを感じました。
ru_na
人事・労務・法務
AIについてさらに深く学びたいと思いました。
kaneko-ju
IT・WEB・エンジニア
強化学習の仕組みの考え方が分かった、さらに深く学びたい
simisimip
その他
AIは、教師がいてもいなくても学ぶ方法があることがわかった。それを利用して、AIにスキルを学ばせ、実務に生かしたい
hideki-f
営業
AIについての知識が乏しいのでしっかり学んでいきたい。
mishibya
建設・土木 関連職
機械学習の基本が理解できた。ある条件の中から、より多くのポイントを取得できる条件を取得していき、その積み重ねで経験知的に有益な条件を導きだすができる。例えだある条件下での作業ミスの発生度合いを比較すると、どのような条件でその発生確率が上がるか予見できると思われる。
makotokoma
販売・サービス・事務
ＡＩについて、学べました。
noir_hpy
経理・財務
仕組みがわかりました