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ディープラーニング(深層学習)とは?基本をわかりやすく説明します

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「ディープラーニング(深層学習)って最近よく聞くけど何だろう?」
「データサイエンスに興味があって詳しく知りたい」

など、気になっていませんか?

今回はディープラーニング(深層学習)とはどんな技術なのか、基本的な情報と仕組み、そして活用例を紹介していきます。

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ディープラーニング(深層学習)とは?

ディープラーニング(Deep Learning)とは、自動で集めた大量のデータをもとに自動で学習する技術です。

「深層学習」とも呼ばれます。

機械学習のひとつですが、ディープラーニングは、精度の高い結果を導くために必要な情報から自ら集めることができることが大きな特徴です。

ディープラーニングは、インターネットの普及によって学習に必要な大量のデータが発生するようになったことや、コンピューターの処理性能向上によって短時間で処理をおこなえるようになったことで、一気に実用化が進みました。

ディープラーニングの仕組み

では、ディープラーニングとはどんな仕組みなのでしょうか。

ディープラーニングでは、「ニューラルネットワーク」というアルゴリズムが使われています。

とくに、「ディープニューラルネットワーク」が多く用いられます。

ニューラルネットワークは、人の神経構造を模したネットワーク構造をしており、「入力層」「隠れ層」「出力層」の3つの層になっています。

入力層は外部からのデータを受け取る層で、出力層は「結果・結論」を出力する層です。

そして、その間にある何層もある「隠れ層」が、様々な経路で繋がれており、大量のデータを多数のパターンで組み合わせるなどして学習を進め、適切な結果や結論に導いていきます。

また、経路の構造や性質も学習によって、正解が導き出せるように変化していきます。

例えば、層が増えることによって、1層では「色」、2層では「匂い」、3層では「味」、4層では「食感」と様々なことについて検証されていき、組み合わせについても考えられ、どんどん精度が高くなっていきます。

つまり、「隠れ層」が多ければ多いほど、精度の高い答えを期待できるのです。

従来のニューラルネットワークの「隠れ層」は、3層までのものが一般的でした。

ディープニューラルネットワークでは、100層以上の「隠れ層」があるものもあります。

時代の変化でより深い学習がが可能になり大きな成果を出し始めたため、ディープラーニングに大きく注目が集まったのです。

ディープラーニングの実用例

ディープラーニングが得意な分野は、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「ロボットによる異常検知」などです。

そして、その得意分野を活かして幅広い領域で活用されています。

身近な例を紹介します。

実用例1 自動運転

自動運転技術は、ディープラーニングを利用して作られた技術の中で、最も期待される技術のひとつです。

道路標識や信号、対向車やバイク、歩行者などの検知をAIに任せることで、事故の減少や渋滞の緩和に繋げる研究が進められています。

実用例2 医療画像

医療現場では「がん細胞の検出」などに用いられています。

高精度な顕微鏡と組み合わせ、優秀な医師も見つけられない微細ながんの兆候などを、正確に検出することが期待されています。

実用例3 IoT家電

人の声に反応し、命令に応じた動作や提案をする「ホームアシスタントデバイス」は、ディープラーニングを用いた家電の中でも代表的なものです。

他にも、会話を同時翻訳する翻訳機の開発など、ディープラーニングの特性を活かした家電の研究がされています。

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