AIが広まってディープラーニングって聞くけどどんな仕組みなの？
機械学習とかも聞くけど、どう違うんだろう。
ディープラーニングや機械学習など、人口知能にまつわる難しいキーワードは多いですよね。
そこで、今回のブログ記事では、
・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の仕組み
について解説していきます。
目次
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機械学習とディープラーニングのすごさ
機械学習の特徴
現在のAIブームは第三次AIブームと言われています。
この第三次AIブームである主役の機械学習が、これまでのAIブームと違うことがあります。
それは、事例から学ぶことができる点です。
これまでのAIシステムは、人間が一つ一つ知識を教え込む必要がありました。それにより専門性の高いルールを備えたシステムができあがありました。
ただ、これには膨大な専門知識を詰め込まねばならないというハードルがあり、実用化には至らなかった背景があります。
それに比べて、第三次AIブームの機械学習では、人間が経験から学ぶのと同じように、事例を与えるだけで勝手に学習してくれます。
つまり言葉で説明することが難しいようなことでも、例を示せば学習することができるようになったのです。
ディープラーニングは特徴を自動学習する
それでは、機械学習とディープラーニングの違いは何でしょうか？
従来の機械学習では、学習するために着目すべきポイントを人間が教える必要があり、その良しあしが性能を左右していました。
それに対してディープラーニングは、高い性能を出すために、着目すべき特徴を自ら見つけ出すことができます。
人間がポメラニアンと柴犬を区別するときに、自然と耳の形や鼻の長さなどの特徴に着目しますが、まさにそれと同じことをディープラーニングは行います。
ディープラーニングの仕組み①
ディープラーニングはニューラルネットの進化系
ディープラーニングはディープニューラルネットとも呼ばれます。
脳の神経細胞（ニューロン）にヒントを得たニューラルネットと呼ばれる機械学習の一種で、神経細胞の層が深い（ディープ）ものを言います。
ニューラルネットは第一次AIブーム以前の１９５０年代から存在していました。
しかし４層以上のディープなニュートラルネットが実用化したのは、その学習手法が確立し、学習に必要なハードウェアが普及した２０００年以降となります。
ディープラーニングの仕組みは
ディープラーニングは人間の脳がニューロンとニューロン同士をつないで信号を伝達するシナプスからなるようなノードとエッジから構成されるネットワークです。
入力層、隠れ層、出力層という３つのノードの層に分かれています。
各層のノードはエッジを通じて下位の層のノードから信号を受け取って計算を行い、計算結果をつながっている上位の層のノードに伝えます。
入力に対して、この計算を繰り返すことで、予測結果を出力します。一方で、学習は、逆に、入力に対して正しい予測結果に近い値を出力するように上位のノードから順番に、出力のパラメーターを変化させていく処理を繰り返すことにより行います。
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ディープラーニングの仕組み②
畳み込みニューラルネットワーク
ディープラーニングの中でも、画像の識別に用いられるCNN（畳み込みニューラルネット）というものがあります。
CNNは、畳み込み層とプーリング層という２種類の層の繰り返しと全結合層から構成されます。
CNNの予測処理と学習処理
畳み込み層はノードに入力された画像の各領域の情報を学習した重みを使って領域ごとの情報を「畳み込み」、特徴を抽出します。
プーリング層は抽出された画像の特徴を圧縮しコンパクトにすることでより上位の畳み込みに備えます。
この処理を繰り返すことにより、小さな領域から、だんだんと大きな領域に特徴を抽出する領域を拡大していきます。
次に全結合層が、出力層による識別に必要な特徴群を作成し、最後に出力層が全結合層から入力された特徴群に基づいて出力値を計算します。
その結果、出力値の大きいノードが、識別結果となります。
このCNNを学習するときは、誤差逆伝播という手法を使って、初期設定された隠れ層及び出力層のノードの重みを、間違えた答えが正しい答えになるように、少しずつ変更していくことで実現します。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
機械学習とディープラーニングについて学ぶことはできたでしょうか？
僕たちの生活が便利になっていく背景には、こういった技術の進歩があるのです。
仕組みを理解するのは大変ですが、こういったことを知っているか、知らないかで、物事の捉え方も変わります。
AIが普及して便利になる反面、AIによって奪われる仕事も多くあると言われています。
そいういった意味では、AIを使いこなせる側に回ることが、あなた自身を成長させることにもつながっていきます。
最新テクノロジーを学びながら、新たな時代を作れる人になっていきましょう！