ディープラーニングとは

ディープラーニング

ディープラーニングとは

ディープラーニング(Deep Learning)は、人間や動物の脳神経をモデル化したアルゴリズム(ニューラルネットワーク)を多層化したものを用意し、それに「十分な量のデータを与えることで、人間の力なしに自動的に特徴点やパターンを学習させる」ことをいいます。

ディープラーニングでは、脳の神経細胞であるニューロンの信号伝達をパーセプトロンというアルゴリズムで模倣し、それを大量かつ幾層にもに繋ぎ合わせた疑似的な脳神経網ネットワークを使用して学習を行います。

このネットワークに大量の学習用データ(入力値と正しい解の組み)を与え、損失関数や勾配法、誤差逆伝播法などの数学的なアプローチを用いて、出力と正しい解の差異が最小になるように中間層のパラメタ(重みとしきい値)を自動調整していきます。この仕組みにより、入力に対して最適解を出力するシステム(学習モデル)を得るのがディープラーニングです。学習させるデータが多いほど判定の精度も高まっていきます。

DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

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ディープラーニング(Deep Learning)とは?【入門編】
Deep Learningとは一体どういう技術なのか、人工知能(AI)や機械学習(ML)との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら説明します!Deep Learningとは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラル

ディープラーニングの応用例

ディープラーニングは自動運転から医療機器まで幅広い分野に活用されています。
ディープラーニングの応用例を紹介します。

自動運転:自動車の研究者はディープラーニングを使い、一時停止標識や信号機のようなものを自動的に認識させています。さらに、歩行者検知にも使われており、事故の減少に役立てられています。

航空宇宙・防衛:ディープラーニングは衛星から物体認識を行い、地上の部隊が安全なエリアにいるかどうかを判断するために使われています。

医療研究:がんの研究者はディープラーニングを使い、自動的にがん細胞を検出しています。UCLAの研究チームは、ディープラーニングの学習に必要な高次元のデータセットを作成する高精度な顕微鏡を構築し、正確にがん細胞を見つけ出しています。

産業オートメーション:ディープラーニングは重機の周辺で業務を行う作業者の安全性向上に役立てられています。人や物が機械の危険域内に侵入した場合、これを自動的に検出することができます。

エレクトロニクス (CES):ディープラーニングは、自動の音声翻訳に使われています。例えば、人の声に反応し、人の好みを学ぶことができるホームアシスタントデバイスには、ディープラーニングの技術が活用されています。

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ディープラーニング – これだけは知っておきたい3つのこと
ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。ディープラーニングは人工知能(AI)の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。ディープラーニングの仕組みから応用例、MATLABを使った方法までわかりやすく解説します。
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