テクノロジー業界で最もよく使われている言葉の 1 つは、アルゴリズムです。スマートフォンのアプリからウェアラブルのセンサー、Facebook ニュース フィードでの投稿の表示方法に至るまで、何らかの形式のアルゴリズムを利用していないサービスを探す必要があります。
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機械学習技術と人工知能は、現代の最大かつ最も重要な技術的進歩であり、一連のアルゴリズムなしでは機能しないため、将来の技術にとって非常に重要な概念です。
アルゴリズムとは
アルゴリズムは、通常は問題を解決するために、コンピューターが望ましい結果を達成するために従う一連の正確な命令として最もよく説明できます。アルゴリズムの指示は、正しい順序で実行されるいくつかのステップで構成される必要があり、各ステップで何をするかは、以前に実行されたステップの結果に依存します。
たとえば、Instagram を強化しているアルゴリズムは、誰かがあなたの写真にいいね! を付けたときにスマートフォンに通知を送信するようにプログラムされています。それらは、合計の合計を更新するために、すでに獲得したいいねの数にこのいいねを追加するように書き込まれます。
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アルゴリズムは入力データを操作します。入力データには、昇順または昇順で入力する必要がある数字のリストや、アルゴリズムが人の顔が存在するかどうかを判断する必要がある画像の RGB 値などがあります (顔認識技術など)、とウィルは説明します。 Addison 氏、主任エンジニア兼アルゴリズム専門家 ケンブリッジコンサルタント 。
彼は、アルゴリズムによっては、求めている結果を達成することが保証されていますが、多くはそうではありません。ほとんどのアルゴリズムは完全に決定論的ですが、結果を得るために乱数を使用するものもあります。
アルゴリズムは、食事を作るためのレシピと比較されることもありますが、それはある程度公平です。それらは完全に正確で、各ステップで何をすべきかについて完全に規範的でなければなりません。
アルゴリズムはなぜそれほど重要なのですか?
アルゴリズムには、短く単純なものから長く複雑なものまで、さまざまな形やサイズがあります。この範囲の最も複雑な端にあるのは、機械学習アルゴリズムです。これらはステップを自動的に学習するように設計されており、一般に非常に複雑であるため、人間がどのようにして結果を達成するかを完全に理解することは不可能です。
アルゴリズムのないコンピューターは、目的も用途もありません。アルゴリズムは、コンピュータに必要なことを行うように指示する方法です。それらのアルゴリズムはコンピューターコードの形で表現されますが、鍵となるのは表現されるアルゴリズムのアイデアです。さらに、多くのサービスは、連携して動作する多数のアルゴリズムに依存しています。
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これらのアルゴリズムの一部が侵入できないという懸念が、提案された新しい EU 規則の背後にあるものであり、自動化された処理によって私たちについて行われた決定について説明を受ける権利があることを示唆しています。アルゴリズムは今後のテクノロジー、ひいては私たちの未来において非常に重要な要素であるため、アルゴリズムが果たす役割を誇張することはできません。
アルゴリズムはどのように機能しますか?例
日常的なアルゴリズムの成功例としては、家を希望の温度に保つために典型的なセントラル ヒーティング システムで使用されているものがあります。アルゴリズムへの入力は、望ましい温度とサーモスタットでの現在の温度の測定値です。
アルゴリズムは、次の方法で加熱をオンまたはオフにするかどうかを随時決定します。
測定温度が希望の温度より 1 度低い (または低い) 場合、加熱がオンになります。
測定温度が希望の温度の 1 度以内にある場合、加熱は現在の状態のままになります。
測定温度が希望の温度より 1 度高い (またはそれ以上) 場合、加熱をオフにします。
アディソン氏によると、ケンブリッジ コンサルタントがエネルギー システム カタパルトのために実施している作業は、より多くのデータを安価に収集し、より多くの計算集約型アルゴリズムを実行する能力が向上し、私たちの周りのシステムがどのように改善され、スマート ホームが可能になるかを示す良い例であると述べています。
古いクロームを振り返る方法
サーモスタットからより多くのユーザー生成データを収集することにより、 エネルギーシステムのカタパルト のシステムは、家の中の 1 点だけの温度ではなく、家のすべての部屋の温度をアルゴリズムに「フィード」することができます。
加熱制御アルゴリズムは、次の数時間にわたって望ましい温度も認識させる、と彼は付け加えます。そのため、家の各部屋の温度が時間とともにどのように変化するかを予測し、外気温も考慮に入れることができるモデルを備えています。ラジエーターがオンになっているときとオフになっているときの両方で、各部屋の温度がどのように変化するかを時々予測します。
これらの予測は、各ラジエーターをいつオンにするかを決定するために使用されます。その結果、アルゴリズムははるかに複雑ですが、より優れたユーザー エクスペリエンスを生み出し、適切なタイミングで暖房をオンにして、仕事から帰宅したときに適切な部屋が暖かくなるようにします。改善されたアルゴリズムの使用により、よりインテリジェントでパーソナライズされたシステム。
