ディープラーニングとは?機械学習との違いは?ディープラーニング基礎解説

IT

AIカメラによる画像認識に携わる機会がありましたが,ディープラーニングや機械学習に関する知識がほぼなかったので軽く勉強することにしました.

私の頭の整理も兼ねて,学んだことを軽くまとめようと思います.

ディープラーニング解説

ディープラーニング(Deep learning)とは,深層学習とも呼ばれ,近年注目を浴びている技術の一つです.

画像認識や音声認識,自動運転技術などに活用されており,世の中を変革している技術であることに間違いありません.

ディープラーニングについて説明する上で,人工知能と機械学習についてざっくりと理解しておく必要があります.

人工知能(AI)とは

人工知能(Artificial intelligence)とは,”人間のような知的な処理ができるコンピュータ”の事です.

人によって人工知能の定義の捉え方は違うと思うのですが,私は上記のように捉えています.

というかAIの専門家や研究者の間でも定義は統一されていないみたいですね(笑)


知的な処理というのは,例えば画像があるとして,その画像をモノクロに変換したりフィルタをかけたりする処理ということではなく,何が映っているのかを判別する処理みたいな事を言います.

モノクロに変換したりフィルタをかけるのは人間的な処理ではありませんが,何が映っているのかを判別するのは人間的というか知的な処理って感じがしませんか?


上述したような,画像から何を判別するかという処理の実現のために,機械学習やディープラーニングが使われます.

つまり,機械学習もディープラーニングも人工知能を実現するための手法の一つなのです.

機械学習とは

機械学習(Machine learning)とは“どう判断するかを人間が教えるのではなく,与えられたデータからコンピュータが自ら学ぶ技術”のことです.

なかなか一言でまとめるのは難しい用語ですね(笑)


人間が教えるのではないということは,人間がプログラムを組まないということです.(学習させるためのデータを人間側が与える場合はあります.)

コンピュータが与えられたデータから自ら学習して,入力に対する正しい答えが導くことのできるモデルを生成します.

イメージとしては人間の赤ちゃんが物を覚えていくようなイメージですかね.

ニューラルネットワークとは

ディープラーニングの前に,説明しておきたいものがあります.それはニューラルネットワークです.

ニューラルネットワークは,機械学習の手法の一つで,”脳の神経の構造をコンピュータ上に実装して,知的な処理を可能にさせる技術”のことです.

脳の神経細胞であるニューロンは,別のニューロンから送られてきた信号が一定の値を超えると,次のニューロンに信号を送り出すという一方通行の伝達を行います.


これをモデル化したのがニューラルネットワークです.

ニューラルネットワークはこのように,入力層,中間層,出力層で構成されます.

ニューロン間には重みがあり,ニューロンには信号を出力する際の閾値が設定されています.

入力層で画像や音声などのデータを入力し,ニューロン間の重みや閾値に従って中間層,出力層と信号を伝達し,出力層で答えを導き出します.

このニューロン間の重みと信号を出力する際の閾値を,より正しい答えが導けるように,与えられたデータからコンピュータが自動的に調整します.

この調整が,機械学習で言う自ら学習する部分です.

ディープラーニングの仕組み

先ほどニューラルネットワークでは,入力層,中間層,出力層の3層で構成されていると説明しました.

しかし,3層だけでは複雑な処理ができません.

そこで,中間層を増やすことを考えます.

この中間層が多層化されたニューラルネットワークを使う手法ディープラーニングといいます.

日本語で深層学習とも言いますが,この図を見るといかにも深層学習っぽくないですか?(笑)

ディープラーニングは機械学習の一種

これらの事をまとめるとディープラーニングは機械学習の一部であると言えます.

機械学習は学習用の与えられたデータから,入力に対する正しい答えを出力するためのモデルを作ります.

このモデルを作るための一つの方法としてディープラーニングがあります.

ベン図で表すとこんなかんじです.

最後に

今回はディープラーニングの基礎を説明しました.

概念的な部分しか説明しておらず,中身の数学的な部分は説明しきれていません.

というよりも,数学的な部分がわからなくてもディープラーニングは現代では活用できる状況にあります. ライブラリがありますからね!

もちろん数学的な部分も知るに越したことはないので,また勉強したいと思います.

参考文献

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