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移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法
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移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

OCR(Optical Character Recognition/Reader、オーシーアール、光学的文字認識)とは、手書き文字や印刷された文字を含む紙書類を、イメージスキャナやデジタルカメラによって読みとり、コンピュータが利用できるデジタルの文字コードに変換する技術です。
OCRは、紙メディアとして保存されている情報を効率よくデジタル化することが可能です。デジタル化された情報は、プラットフォームを問わずあらゆる方面で活用することができます。


ocr イメージ

OCRの活用方法

OCRは、「伝票(帳票)処理用OCR」と「文書(活字文書)OCR」の大きく2つに分類され、それぞれ「データ入力」や「文書管理」の用途で活用されています。

データ入力

データ入力で用いられる原稿は、主に「伝票」や「帳票」と呼ばれ、定形および準定型文書となります。OCRの利用面から「伝票(帳票)処理用OCR」と分類されます。特長は、読み取ったデータを業務ソフトウェアと連携して、データ処理することが目的となります。最近では、免許証・保険証・マイナンバーカード・パスポートなどの本人確認にOCRを利用するケースも増加しています。(これら免許証などは活字文書として、文書OCRに区分するケースもあります。)

伝票(帳票)処理用OCR

文書管理に用いられる原稿は、書籍、論文、契約書、新聞などあらかじめ形式の決まっていない文書(非定型文書)が対象となり、OCRの利用面から「文書OCR」と分類されます。特長は、キーワードで検索できるように全文のテキスト化を行ったり、読み取り結果を市販ソフトウェア(WordやExcel等)にて、再編集することに用いられます。また、名刺をOCRし、デジタル化した名刺情報を管理する「名刺管理」で利用するケースも多くあります。さらに、「名刺管理」は、CRM(顧客管理)・SFA(営業支援)などにシステム拡張され利用されています。

文書OCR

文書管理

名刺管理

名刺管理

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

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移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

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わたしたちがいままでに得た知識を整理してみなさんに紹介している連載の今回は第 3 話です。これからエンコーダーを勉強したい人、自分はエンコーダーを扱っていないけど社内の他部署の人がエンコーダーを扱っているので仕事内容を知りたい人、赤いモーターを通常の3倍の速さで回転させたい人・・・そんな人たちのお役に立てたら幸いです。

第 2 話ではエンコーダーのしくみの前半について紹介しました。
今回はエンコーダーのしくみの後半を紹介します。

  • エンコーダーが回転や角度の情報を表現する方法には相対角度と絶対角度の 2 種類ある。
  • 相対角度を表現する方法はインクリメンタル方式、絶対角度を表現する方法はアブソリュート方式と疑似アブソリュート方式がある。
  • 相対角度と絶対角度はどちらにもメリットとデメリットがあるため、「検知する目的」に合わせて使い分ける。

第 2 話では、回転や角度の情報は 4 種類に大別されると説明しました。エンコーダーが角度の情報を表現する方法には相対角度と絶対角度の 2 種類あり、それぞれの表現方法によってエンコーダーから出力される電気信号の形式が異なります。

  • 相対角度:動く前と動いた後で、どれくらいの角度を移動したか?
  • 絶対角度:原点から今、何度の位置にいるか?

ある位置から次の位置までの移動量を検知するタイプのエンコーダーを相対角度検知タイプと言います。地図に例えると、『この道を 100m 進んで、右に 30m 進んだらコンビニがあるよ』と説明するのが相対角度検知タイプです。相対角度検知タイプのエンコーダーは、回転動作に応じてデジタルのパルス信号を出力します。このような出力方式はインクリメンタル方式と呼ばれます。

第 2 話でお話しした光学式エンコーダーを例にあげて説明します。光学式エンコーダーは放射方向にスリット (穴) をあけた円盤が回転することでパルスを発生します。パルスの数を数えると円盤の角度変化 (移動量) がわかります。4 つのスリットが1列に並んでいる場合、1 回転あたりのパルス数は 4 つなので、パルス 1 つで 360°/4=90° 回転したことがわかります。スリットの数を 2 倍に増やし 8 つにすると、パルス 1 つで 360°/8=45° 回転です。スリット数、すなわち 1 回転あたりのパルス数が多ければ、角度変化の分解能が高くなり、移動量を細かく表現することができるようになります。

図 2a. 4スリットのインクリメンタル方式ロータリーエンコーダー

図 2a. 4スリットのインクリメンタル方式ロータリーエンコーダー

図 2b. 8スリットのインクリメンタル方式ロータリーエンコーダー

図 2b. 8スリットのインクリメンタル方式ロータリーエンコーダー

しかし、この方法だと回転方向が変わったことを認識することができません。そこで、4 分の1周期だけ位相がずれた2つのパルスを発生させます。この 2 つのパルスは一般的に A 相、B 相と呼ばれます。A 相と B 相のどちらのパルスの立ち上がりが先かによって回転方向がわかるようになっています。逆回転時のパルス数を減算することで、回転方向が変化しても回転量が正確にわかります。

【AI】なんで線形代数はプログラミングに大事?気になる機械学習、ディープラーニングとの関係性まで徹底解説!

x = [1, 2, 3]

y = 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 [2, 3, 4]

product = 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 []

for i in range(len(x)):

product.append(x[i] * y[i])

線形代数とプログラミング

プログラミングの考え方と線形代数は酷似している?

プログラミングの学習において、処理やタグなどで省略することができるものが存在するということはよくあります。よく使用するタグや、繰り返し処理する必要がある場合の関数など、プログラミングの世界では複雑な処理を簡略化するためのタグや関数が多く存在しています

複雑なプログラムに慣れれば慣れるほど、記述するプログラム言語の量も増えていきます。当然量が多ければ多いほど読みにくくなってしまいます。そのために簡略化された関数やタグを用いることで、プログラム文章そのものが簡潔に表記されるため、整理しやすいです。プログラミングの考え方と線形代数は非常に似ており、どちらもより簡潔に表記するという部分では共通しています。

Pythonと線形代数

プログラミング言語というのは、用途に応じて様々な言語が用意されています。そのプログラミング言語の一つであるPythonは、シンプルで読みやすいプログラミング言語として有名です。特に最近では、後ほど解説する機械学習の分野において、企業でも用いる会社が多いほど人気が高いです。そのPythonと線形代数というのは、かなり深い関係にあります。

線形代数は何度も説明しているとおり、複雑な計算式などを簡略化させるために誕生したものです。プログラミングの基礎においてもこの線形代数の仕組みや理論などは活用されています。そしてPythonはそのような簡略化が重要なプログラミングにおいて、シンプルでわかりやすいという特徴を持っています。この2つの特徴が組み合わさることで、より効率的な機械学習が実現するのです。

機械学習と線形代数の関係性

言語と同じぐらい重要

学習というのは、わからないことが理解できる状態になることが最終的な目的です。教えるときも、わからない人にとってもすんなり理解できるように教えられるかが重要になります。機械学習も同じです。覚えてほしいことをそのままの状態で機械に覚えさせようとしても、機械は理解することができません。

機械も人間と同じように、わからないことでもわかりやすい例えなどがあることで、理解しやすくなります。機械にとっては言語よりも数字や計算のほうが理解しやすいです。そのため、覚えさせたいことを線形代数を用いて計算式にして、機械に学習させるのです。機械学習において線形代数というのは、私達が日常的に使用する言語と同じぐらい重要な存在なのです。

AIにおいては必要不可欠

線形代数が非常に役に立つ分野としてはAIが有名です。AIも基本的には機械学習によって、様々なことを学習することから始まります。特にAIの場合は、通常のコンピュータの倍以上多くのことを学習させる必要があります。

当然多くのことを学習させるには、大量の計算式が必要になります。そしてその計算式をわかりやすく表記するためには、線形代数が必要不可欠となります。線形代数であれば大量の計算式も簡単に表記することができるため、効率よく大量の知識を学習させることが可能になります。AI関連のエンジニアやプログラマーになるには、線形代数の知識が必須となってきます。

ディープラーニングとの関係性は?

ディープラーニングとは

機械学習の分野においては必ず出てくるディープラーニング。聞いたことはあるもののどういうものなのかまでは知らないという人も少なくありません。ここではディープラーニングについて簡単に説明します。人間というのは、与えられた情報をそのまま使用するだけでなく、時にはその情報を元に様々な行動をしたり、また新たな情報を学習することがあります。その与えられた情報を元にまた新たな情報を学ぶということを、ディープラーニングといいます。

AIが進歩した要因の一つとして、このディープラーニングの進化が影響しています。与えられた情報を記憶したり、その情報を伝えるまでの段階が機械学習だとすると、ディープラーニングはそのさらに先の段階となります。与えられた情報を元に新たなことを学習したり、その情報を元に有益な情報などを提供する、これがAIにおけるディープラーニングなのです。

ニューラルネットワーク=線形代数?

AIのディープラーニングには、ニューラルネットワークというものが用いられています。これは人間の脳で使用されているニューロンを機械的に再現したものです。このニューラルネットワークには線形代数が用いられています。

線形代数の知識を応用してニューラルネットワークが作られ、そのネットワークがディープラーニングの中核を担っているのです。線形代数は機械学習においては言語と同じぐらい重要だと説明しましたが、同時にディープラーニングにおいては、仕組みそのものにおいて線形代数が大きく関係しています。

機械学習に必要な数学的知識は他にもある

ここまでAIにおける線形代数の関係性について、機械学習やディープラーニング、そしてプログラミングの関係などについて解説しましたが、AIの分野においては線形代数の他にも重要な数学的知識が必要になります。高校の授業などで複雑すぎて挫折したという人も多い微分積分も、AIにおいてはかなり重要です。

AIにおいては傾きを表すために微分積分が用いられていますが、ここでいう傾きというのは物理的な傾きではありません。AIにとっては傾きというのは誤差を表すものです。つまり、正確なAIを目指すには、この誤差という傾きを0にする必要があるのです。その誤差の計算には微分積分が必要不可欠です。

確率や統計に関する数学的知識も必須

線形代数や微分積分などはAIの仕組みにおいて重要なものでしたが、確率や統計に関する数学的知識もAI開発には必須です。こちらはなんとなくイメージできる人も多いはずです。例えばFXや株においての株価などが高騰するか下落するかという予想はもちろん、医療の分野ではこの患者が今後数年以内に病気が再発してしまう確率など、そのような計算においては必要不可欠です。

確率や統計というのは日常生活でも必ず使われているものであり、使用者に有益な情報を与えるためには、この部分の知識を覚えさせる必要があり、同時に人間もその分野に関する知識が必要となってくるのです。

線形代数はプログラミングの考え方のもと

大量なデータを扱うAIなどの機械学習には線形代数が便利

基礎的な考えとして、プログラミングの考えと共通していることが多いのですが、機械学習の効率化などの部分でも、この線形代数という考えは広く用いられています。線形代数そのものについても、簡略化の目的で最初は誕生しましたが、時代の流れとともにその性質も大きく変わり、現在では複雑な計算においては必要不可欠な存在となりました。

特にAIなどの機械学習では、大量なデータの計算式はもちろん、物体の計算などにも線形代数が用いられています。線形代数は複雑な計算式を簡略化することができるため、次元の計算なども簡略化することができます

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