人工知能と機械学習

人工知能とは

人工知能（AI）は、人間の行動を模倣しようとするシステムであり、より具体的には、人間が行うことに類似する入力に対する応答を模倣する電気的および/または機械的なエンティティです。この最も具体的な例は音声認識です。システムは、親友と話しているかのように応答するために、口語的な用語、略語、代名詞、および標準的な単語を理解する必要があります。AI の核心は、センサーやセンサーの組み合わせなどから入力を受け取り、目標に基づいて適切な応答を決定することです。例えば、ホームセキュリティシステムの目標は、家を保護するすることです。振動や音センサーからの入力が壊れた窓のものと一致するかどうかを判断し、一致している場合は、警報を鳴らし、当局に通知する必要があります。ソファに座っていて窓が割れたときに、音を聞いて認識し、救急サービスに連絡するために電話をするというようなあなたの行動と一致させようとしているのです。

機械学習とは

機械学習（ML）は、システムが繰り返し使用した後にそれ自体を改善する能力です。これは、収集しているデータを使用して、自身をより良くし、改善できるという考え方です。MLは、人工知能を作る際の副産物として開発されました。研究者は、システムを頻繁に手動で更新することなくシステムを更新して、それ自体で改善するのではなく、入力に対する応答を改善する方法を必要としていました。ML は通常、コンピュータアルゴリズムであり、音声認識などのソリューションの開発に使用されます。

人工ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワーク または ANN は、機械学習の実装ですが、多くのレイヤーを備えた非常に高度な実装です。入力を受け取り、単一のフローで決定を行う ML とは異なり、ANN には複数のノードがあり、それぞれがデータに基づいて何をすべきかを考えます。1 つのノードの動作を変更すると、他のノードにも影響を与える可能性があります。これは、人間の脳によく似た、より複雑な構造を作り出します。

IoT における人工知能と機械学習の利点の例は次のとおりです。

• 大幅なコスト削減
• 帯域幅使用の削減
• 設計時間の短縮
• より小型な設計とより低い消費電力での動作
• データプライバシーとセキュリティの向上