近頃は人工知能(AI)の進歩がめまぐるしいですよね。「そんなこともできるの!?」と思うような機能がどんどん追加されていてびっくりしています。

ところで、個人的には人工知能(AI)に関する用語って、難しくてなかなか理解しづらいと思っているのですが、みなさんはいかがですか？

ということで！本日はよく聞くけれど、説明するのが難しい単語「ディープラーニング」について解説していきます。

目次

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1. ディープラーニングとは
2. 簡単にわかる！ディープラーニング
   2.1ニューラルネットワーク
   2.2ディープラーニングの仕組み
3. ディープラーニングと機械学習の違い
4. ディープラーニングでできること
   4.1画像認識
   4.2音声認識
   4.3自然言語処理
5. まとめ

「ディープラーニング」とは、「深層学習」とも呼ばれる大量のデータを使ってコンピューターに学習をさせる人工知能技術の一種です。

コンピューターは大量データの中から自動的に特徴を発見し、パターン認識や分類、予測などを行います。

さて、ざっくりディープラーニングの概要をお伝えしたところで、もっと詳しくディープラーニングの仕組みをみていきましょう。

2.1 ニューラルネットワーク

まず、ディープラーニングの仕組みを理解する上で必ず理解しておくべき用語がニューラルネットワーク（Neural Network）です。

ニューラルネットワークは、人間の脳神経細胞ニューロンを模したモデルのことです。脳神経の情報処理回路を模倣しており、大量のデータを使って学習します。

ニューラルネットワークは主に3層から構成されています。

まず、入力層（Input Layer）で、データを受け取り、次に、隠れ層/中間層（Hidden Layers）で入力層から受け取ったデータを変換します。

最後に、出力層（Output Layer）で最終的な結果を出力します。

例えば、画像認識の場合、入力層で元となるデータを受け取り、隠れ層でそのデータを変換し、出力層で何が映っているかを決定するという流れになります。

2.2 ディープラーニングの仕組み

次にディープラーニングの仕組みを説明します。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層構造化したものを学習に用います。

通常、ニューラルネットワークは3層ほどで構成されますが、ディープラーニングの場合は、隠れ層が多層になったニューラルネットワークを使用します。

隠れ層が多層になればなるほど学習は深くなります。

このディープニューラルネットワークにより、コンピューターはデータの特徴をより深く学習することができるようになるため、従来よりも複雑なデータを分析できます。

ディープラーニングを料理に例えてみると、 材料(=画像や音声などのデータ)をレシピ (=ニューラルネットワークの構造)を使って、 調理する(=最適な結果を出す)という感じです。

つまり、材料やレシピがたくさんあればあるほど、色々な料理が作れるというイメージですね。

さて、「ディープラーニングと機械学習はどのように違うの？」という疑問があるかもしれません。

結論から言うと、ディープラーニングは機械学習の一部です。

人工知能(AI)に人間がさせたい作業を学習させる手段が機械学習であり、機械学習の一つにディープラーニングがあるという位置づけです。

しかし、ディープラーニングは従来の機械学習とは異なった特徴があります。

機械学習では、人間が「特徴量」を指定しなければなりません。特徴量とは、コンピューターが物事を認識するときの基準となる特徴のことです。

例えば、リンゴの画像認識であれば、「色」「形」などが特徴量になります。

しかし、ディープラーニングは人間が特徴量を指定しなくても、コンピューターが自分で特徴量を探してパターンを見つけ出します。

リンゴの画像認識の例だと、コンピューターが自分で「赤や緑」の特徴を見出すということですね。

このように、ディープラーニングは従来の機械学習よりも人間の手間が省け、より精度が高い分析ができる点が特徴的です。

ディープラーニングの技術は、さまざまな分野で使われています。

4.1 画像認識

画像認識は、画像データからパターンや特徴、物体などを自動的に抽出する技術です。

画像認識は、さまざまな分野で導入されています。

例えば、身近なところで考えると、スマートフォンの画面ロックは顔認証が使われていますよね。

他にも医療分野では、病変と思われる箇所を自動的に検出する技術が使われていたり、自動車業界では、自動運転で歩行者や標識などを自動検出する技術が使われていたりします。

ディープラーニングを活用することで、より高精度の分析が行えるため、人の目では見逃してしまうような小さな異変も認識できます。

4.2 音声認識

音声認識は、人が話す音声をテキストに変換する技術です。

例えば、音声認識はスマートフォンの音声アシスタントや音声入力に用いられています。

他にも、自動で議事録を作成してくれるアプリや問い合わせ内容を書き起こすシステムなどに使われています。

ディープラーニングにより、音声の微細な特徴を捉えることができ、ユーザーとのスムーズな会話を実現させることができます。

4.3 自然言語処理

自然言語処理は、人間が使う日常的な言語をコンピューターに処理させる技術です。

自然言語処理は、テキストデータの文脈や意味を理解して処理します。

例えば、言語翻訳やチャットボットは、ユーザーが入力した情報をもとに適した答えを返してくれます。

他にも、メールフィルターは、メールの文章を解析して、怪しいメールは迷惑メールやスパムとして分類してくれますよね。

最近話題のChat GPTはまさにディープラーニングを用いた、自然言語処理の人工知能です。

■ディープラーニングとは、大量のデータを使ってコンピューターに学習をさせる人工知能技術の一種

■ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層構造化したものを学習に用いる

■ディープラーニングは従来の機械学習よりも人間の手間が省け、より精度が高い分析ができる点が特徴

たくさんのデータを詳細に学習することで、人工知能は精度が高い分析や予測ができるようになります。

ディープラーニングによってより精度が高い人工知能になることが分かりましたね！

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