ディープラーニング(深層学習)とは

ディープラーニングとは、十分なデータがあれば、人間の力を借りずにAIが自動でデータを解析し学習する一種の機械学習技術のことです。
ディープラーニングは、人間の神経細胞の仕組みをもとにして作られたシステムです。
人間の神経細胞のように、データに含まれる特徴を階層ごとに分けて自動的に学習していきます。
これにより、ディープラーニングによるデータ解析は、人間の認識速度を超えるような精度を誇るようになります。

近年、AIの発達に伴い、ディープラーニングへの注目が高まっています。
ディープラーニングは、データさえ集めることができれば、人間には対応出来ない膨大な量のデータを吸収、学習することができます。
そして認識精度が高く、多くの電気機器に使用されています。高い認識精度は、安全性が重要視される分野では何より重要な要素であり、安全性が重視される自動運転車などに起用されています。
近年、ディープラーニングは進歩により、画像認識などのタスクにおいて人間の認識能力を超えるまでになっています。
ディープラーニングによる画像認識は、天候予測や農業に活用されています。また、医療分野にも応用され始めています。
ディープラーニングは、人の暮らしや社会をサポートし、豊かにするために必要な存在となってきているのです。

ディープラーニングの多くの手法には、ニュートラルネットワークという構造が使用されています。
ニュートラルネットワークとは、脳の神経回路網を模した数理モデルであり、簡単に言えば脳の神経細胞(ニューロン)で行われている情報処理の仕組みを計算式にまで落とし込み、数学的にモデル化したものです。
ニュートラルネットワークは多数の層から形成されており、層の数が多くなるほど複雑なデータ認識が可能になります。
従来のニュートラルネットワークの層が2～3程度なのに対し、ディープラーニングに用いられるニュートラルネットワークの層は150をも超えるものになります。この層の多さがディープラーニングのデータ認識精度の高さの理由なのです。
ニュートラルネットワークでは、初めの層で像、ビデオ、音声、テキストなどのデータの入力を受け取ります。
そしてその下の層で送られたデータの仕分け、解析が行われたのち、最終的に学習されたデータに基づき認識します。