AI 基礎講座:深層学習

あなたが特定のマーケティングキャンペーンのための方法を模索しているマーケターであると想像してほしい。もしあなたがターゲットとしているユーザーの経済力、購買傾向、オンラインショッピングでの行動といった要素を元に市場を簡単に分類できるツールを持つことで、分類されたそれぞれの消費者に向けたアプローチが可能になり、最大のコンバージョンを獲得するための効果的なメッセージを配信することができたらどうだろうか?これらは深層学習によって導き出せることのひとつだ。

深層学習は、人間の脳の情報処理の方法を真似るかたちで開発した最先端のニューラルネットワークの一つであり、バラバラで抽象的なデータからゴール指向のモデルを抽出する方法のことだ。複数階層のニューロンを使って情報を分析する点で、これまでの機械学習と区別される。

深層学習プログラムは、音声認識や、消費者の行動予測といった、人間のようなタスクをこなせるようコンピュータを訓練する。コンピュータに大量のデータを与え、求められている結果がどのようなものかを教え込む。より多くのデータを与えれば与えるほどより良い処理を行うことができる。

プログラムは、計算方法を変更しながら、あるレベルの結果を導き出すための計算式を見つけだし、その計算式を想定した結果が出るまで繰り返し処理し続ける。

ここでいう「深い」とは、分析結果を導き出すために行われるデータ処理の回数のことであり、学習アルゴリズムがどのように複雑で階層的な方法で積み重ねられているかを表している。より多くの階層があれば、それだけ深く学習するということだ。

深層学習は膨大なデータを分析して、パターンを見つけ出し、トレンドや結果を予測することができる。消費者の行動、キャンペーンの成果、マーケティングの自動化、洗練された購入者分類、販売予測など、深層学習によって活用できる機能はマーケターにとって特に興味深いに違いない。

Appier はマイナビニュースに「知っておきたい! 仕事で使えるAI(人工知能)の基本とは?」をテーマとした連載を行っています。こちらもぜひお読みください。

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