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機械学習 ニューラルネットワーク ディープランニング その3

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あらゆるシーンで導入され、日に日に市場規模の大きさを拡大している「AI市場」、そのAI分野で活用されている技術のひとつとして、注目を集めているのが「ディープラーニング」です。ここでは、ディープラーニングについて基本的概念を述べます。本記事を読むことでディープラーニングの知識を理解でき、実践に活かすことができるようになります。是非とも参考にして下さい。

ディープラーニングとは

簡単にいうとAI(機械学習)の技術のひとつです。具体的にどのような技術なのかというと、「いくつものニューラルネットワークを用いて、複雑なパターンや特徴を学習する技術」ということがいえます。ニューラルネットワークとは人間の脳と同じような流れで、パターン認識や処理を行える技術のことを示しており、音声や画像を認識する際においてよく利用されます。

ディープ」とは、「多層」という意味をいいます。ディープラーニングとニューラルネットワークを比較すると、用いられる中間層がたくさん存在するため、このような名称で呼ばれています。以下に図示します。

また読み込ませるデータが相当量あれば、そのデータに沿って自己学習を行える点も、ディープラーニングの大きな特徴のひとつです。画像や音声の解析などの処理が必要なシーンで重宝されています。

ディープラーニングの認識の仕組み

ニューラルネットワークは上図のように、3つの層で構成されています。

 入力層

 中間層

 出力層

入力層にデータを入力、中間層でデータが解析されて、出力層にて出力される仕組みです。そのうちの中間層を増やし、「特徴量」を自ら認識できるように更新したものが、ディープラーニングとなります。ディープ ラーニングでは中間層を増やすことで、さらに複雑な計算や解析が可能となっています。さらに特徴量を自ら認識できるようになったことで、より人間の脳に近い思考回路を実現することができるようになりました。

そこで、AIや機械学習と、ディープ ラーニングの違いを再度整理しておきます。

◆AI…「人間の学習知能を再現する技術」全般の総称。

◆機械学習…AI技術のひとつで、データの関係性や規則性を見出すもの。

◆ディープラーニング…機械学習技術のひとつで、特徴量を自ら学習できるのが特徴。

AI技術の中のひとつとして分類されるのが機械学習です。機械学習の中のひとつとして分類されるのがディープラーニングとなっています。いずれも「人間の脳の学習知能を再現するためのモデル」であることは変わりません。機械学習の中のひとつとして分類されるのがディープラーニングとなっています。いずれも「人間の脳の学習知能を再現するためのモデル」であることは変わりません。

ただ、ディープラーニングは、機械学習の中でもとくに優れたアルゴリズムをもつモデルという認識で問題はないといえます。なお、機械学習については、以下の記事も参考になります。ディープラーニングには、その手法として、以下のように大きく4種類が存在します。

ディープラーニングの主な手法として4つあれいます。

ディープラーニングには、その手法として、以下のように大きく4つがあります。

    • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
    • 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
    • LSTM
    • 敵対的生成ネットワーク(GAN)
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

局所的な結合を通じて画像全体に対する情報を抽出し、その後プーリングによって次元削減が行われます。これによって位置変化に対する頑健性が上がることから、大規模なデータセットにおいて重宝されています。

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

文脈に基づいた予測や文章生成などのタスクにおいて重宝され、優れた性能を発揮します。過去の情報を保持し、現在の入力と組み合わせて出力を生成するのが特徴といえます。

LSTM

LSTM(=Long Short-Term Memory)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の改良版として開発された手法です。RNNと同じく時系列データの取扱ができるのはもちろん、長期の依存関係を効果的にモデリングする能力を有しています。

敵対的生成ネットワーク(GAN)

敵対的生成ネットワーク(GAN)は、生成モデルと識別モデルから生成された手法であることが特徴といえます識別モデルは正確な識別に注力し、一方の生成モデルにおいては識別モデルの相違を常に疑っています。

ディープラーニングの身近な活用例

ディープラーニングは以下のように、すでに私たちの生活の身近な部分で活用されています。

◆パターン分析システム ・・・ Amazonや楽天等のECサイトの商品表示、You Tubeのトップ画面の動画表示、動画サービスのコンテンツ表示、SNSの投稿表示

◆音声認識システム ・・・ 文字お起しツール、コールセンターの音声認識、Amazon Alexa等のスマートスピーカー、Iphone Siriの音声アシスタント

◆顔認証システム ・・・ スマートフォンのロック解除、支払い・決済システムの本人認証、オフィスや施設の入退室管理

◆画像認識システム ・・・ 車の自動運転、製造工場における不良品検知

機械学習 ニューラルネットワーク ディープランニング その1

機械学習 ニューラルネットワーク ディープランニング その2

 

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