ディープラーニングとは何か | ディープラーニングの仕組みを解説

ホワイトボードプログラミングとは？

🌟ホワイトボードプログラミングの概要

🌟ディープラーニングとは？

🌟機械学習とは？

🌟人工知能とは？

🌟ニューラルネットワークとは？

🌟ディープニューラルネットワークとは？

🌟機械学習とディープラーニングの違い

🌟ディープラーニングの仕組み

🌟ディープラーニングの制約事項

🌟まとめ

🌟参考文献

ホワイトボードプログラミングとは？

ホワイトボードプログラミングは、分かりやすいホワイトボードの動画を使用してプログラミングを簡単に解説することを目指しています。本日は、ディープラーニングについてご紹介します。ディープラーニングとは、どのようにしてGoogle翻訳アプリが瞬時に文章を翻訳し、NetflixやYouTubeが私たちの好みを把握し、完璧なおすすめを提供できるのか、さらには自動運転車が可能になるのかをご存知でしょうか？これらはすべてディープラーニングの成果物です。それでは、ディープラーニングとは一体何なのか、詳しく説明します。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは、機械学習の一分野であり、機械学習は人工知能の一分野です。人工知能は、コンピューターが人間の振る舞いを模倣するための技術を指す一般的な用語です。一方、機械学習は、データに基づいて訓練された一連のアルゴリズムを表し、これによってすべての成果物が可能となります。そして、ディープラーニングは、人間の脳の構造に着想を得た一種の機械学習です。具体的には、ディープラーニングのアルゴリズムは、与えられた論理構造を持つデータを常に分析することで、人間と同様の結論を導き出そうとします。このために、ディープラーニングは、ニューラルネットワークと呼ばれる、複数層のアルゴリズムからなる構造を使用します。

ニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークは、ディープラーニングにおける異なる概念です。まるで人間がパターンを識別し、異なる情報を分類するために脳を使用するように、ニューラルネットワークも同様にデータ上で同じタスクを実行するために学習させることができます。新しい情報を受け取ったとき、脳は既知のオブジェクトと比較しようとします。同じ概念が深層ニューラルネットワークにも存在します。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングと機械学習の違いを理解するために、猫と犬を区別するシステムを構築する例を考えてみましょう。機械学習でこれを行う場合、犬と猫を区別できる特徴を示す必要があります。これらの特徴は、鳴き声や足の形などです。しかし、ディープラーニングでは、これらの特徴はニューラルネットワークによって自動的に選択されます。つまり、人間の介入なしで特徴が抽出されるのです。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングの仕組みを理解するために、仮想の飛行機チケット価格の推定ツールを作成してみましょう。このツールを教師あり学習法を用いて訓練し、以下の入力値を使用して価格を予測します。出発空港、到着空港、出発日、航空会社の4つの入力値です。ニューラルネットワークは、以下の3つの要素からなります。まず、入力層があり、ここには4つのニューロンがあります。次に、隠れ層があり、ここでは入力に対して数学的な計算が行われます。ニューラルネットワークを作成する上での課題の一つは、隠れ層の数と各層のニューロンの数を決定することです。ディープラーニングでは、"ディープ"という言葉は隠れ層が1つ以上あることを示しています。最後に、出力層があり、ここから価格の予測結果が返されます。重要なポイントとして、各ニューロン間の接続は重みと関連付けられており、この重みは入力値の重要度を示します。飛行機の価格を予測する場合、出発日は他の要素よりも重要な要素の一つであるため、出発日に関連するニューロンの接続にはより高い重みが与えられます。

ディープラーニングの制約事項

ディープラーニングは世界を変える可能性がありますが、いくつかの制約事項もあります。まず、ディープラーニングモデルを訓練するためには、膨大な量のデータセットが必要です。これにより、モデルの精度を十分に高くすることができます。また、ディープラーニングシステムの訓練には高い計算能力が必要です。そのため、一般的にはGPU（グラフィックス処理ユニット）を使用しています。しかしこれには高いコストがかかります。さらに、ディープラーニングシステムの訓練には時間がかかることがあります。一般的なディープラーニングシステムの訓練には数週間または数ヶ月かかることもあります。訓練時間は、データの量や隠れ層の数に依存する場合が多いです。

まとめ

この記事では、ホワイトボードプログラミングとは何か、そしてディープラーニングについて詳しく説明しました。ディープラーニングは、人工知能の一分野であり、機械学習の一部です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークと呼ばれる多層のアルゴリズムの構造によって動作します。しかし、ディープラーニングには限定事項もあります。データの量、計算能力、訓練時間などが制約要素となります。それでも、ディープラーニングは世界を変える力を持っています。

参考文献

• ニューラルネットワークとは？
• ディープラーニングの基礎理解ビデオ