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公開日:2020.07.03 [最終更新日]2020.07.09

ディープラーニングに入門するには?入門方法を徹底解説

AI(人工知能)の知識

2020年の社会において、さまざまな物や用途で使われるようになったAI技術。
そのAI技術に欠かせないのがディープラーニングと呼ばれる機械学習の手法です。
ニューラルネットワークをベースにパターン認識を強化していくディープラーニング。
今回は、そんなディープラーニングについて、そもそもの意味から活用事例、始め方などを徹底的に解説していきます。

ディープラーニングとは一体なにか

まずディープラーニングとは何かについて解説していきます。

ディープラーニングの意味と歴史

ディープラーニングとは、深層学習とも訳される機械学習の手法です。
2020年では先端技術として紹介されることも多い言葉ですが、その歴史は古く1943年の形式ニューロンの発表とそれに影響を受けた1957年のパーセプトロンの開発まで遡ることが可能です。
これらは、ともに人間の脳機能の一部を模したニューラルネットワークを利用した機械学習方法であり、ディープラーニングの先駆けになります。
1960年代にこうした技術を背景にAI技術とディープラーニングの研究が盛んになりましたが、欠陥が発見されたことに伴ってその研究は下火になってしまいます。

1986年には、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)と呼ばれる多層ニューラルネットワーク上における誤差の傾斜を測定できる技術が発表され、再度ディープラーニングの研究は流行を迎えます。
しかしながら、1957年のパーセプトロンの問題をクリアした一方で、複雑な認識が不可能であったり、インターネットが定着する前の時代ということもあって大幅なデータ不足に遭遇してしまい、ブームは沈静化してディープラーニングとAI技術開発は冬の時代を迎えてしまうのです。

2020年において、一般的に使われているようなディープラーニングが確立したのは、2012年に開催されたILSVRC(画像認識技術を競い合う大会)でトロント大学のチームが開発した「Super Vision」が圧倒的な成績で優勝してからです。
世界中の有名大学が先端技術や旧来の機械学習方法を用いて勝負する中、ディープラーニングを使用したトロント大学のチームが優勝したことは、人工知能業界に衝撃を与え、今後の画像認識技術と機械学習手法の方向を定めたとも評されています。
その影響は、翌年以降のILSVRC上位チームがもれなくディープラーニングを採用したということからも証明されています。
同大学のジェフリー・ヒントン教授は、それまでの多層ニューラルネットワークを発展させ、ディープラーニングという言葉を定着させた張本人でもあります。

ディープラーニングの仕組み

まず、仕組みとしてはベースのニューラルネットワークが重要となってきます。
ニューラルネットワークの入力層に基本的なデータを入力し、そのデータを認識させるために特徴量を設定します。
そこから、出力層のニューラルにシナプス強度を入力すると、出力層のニューロンが総和である活性化関数を出力します。
これがディープラーニングの基本的な仕組みであるパーセプトロンです。
ディープラーニングのアーキテクチャには、入力層と出力層のほかに中間層(隠れ層)と呼ばれる層があります。
この中間層をいかに縦に増やしていくのかというのがディープラーニングの特徴です。

ディープラーニングの活用事例

ディープラーニングは、人々の生活のあらゆる場面で応用的に使われています。
ビッグデータを使用してパターン化ができるという利点から主に金融業界やインフラ整備などでAI技術とセットで導入が進んでいるというのが、2020年における現状です。
画像認識技術として優れている性質があるので、自動車業界などでも頻繁に使われています。
例えば、組み立て工場での点検をディープラーニングさせたAIに任せたり、自動運転に必要な地形データや顔認識技術もディープラーニングによって賄われています。
テキストデータにおいても、SNS上のビッグデータを学習して、マーケティング戦略を組み立てさせるなど、ディープラーニングの技術は必要不可欠です。
精度が上昇傾向にある自動翻訳サービスでもディープラーニングが使われています。

音声認識技術では、ロボットやAIが人間と会話ができるように、人々の会話パターンをディープラーニングさせてパターン化させるという方法が盛んです。
有名なスマートフォンの機能であったりAIスピーカーと会話ができるというのは、まさしくこの方法です。
こうした音声認識技術で活用が進むことによって、人間がどのワードやテンションのときに声のボリュームがどうなるのかといった分析ができるようになり、将来的には人のストレスレベルを測定したり、メンタルヘルスケアが可能になるともされています。

ディープラーニングの結果を可視化させることで、人々の生活が便利になるという面もあります。
例えば、風邪やインフルエンザなどの流行度合いについて、AIがディープラーニングをして導き出した結論をユーザーに提供するなどといったサービスです。
ディープラーニングをさせたことによって、予測アルゴリズムが発達しているので、地域や年齢別の流行、期間なども細かく予測できるようになっているので、感染予防に役立てることが可能です。
ほかにも、ライブ会場や公共交通機関などで、毎時数千人の群衆を撮影しているカメラと連動することで、一人ひとりの顔と属性を記録することができます。
これによって混雑具合が瞬時に判別することができる上、マーケティングとしても属性がはっきりとしているので効果的に宣伝することが可能です。
また、ディープラーニングさせるデータによっては、その場にいることがそぐわない人がいた時に警備員や警察に知らせられるので、治安向上にも繋がります。
Amazonが提供しているクラウドサービスであるAmazon Web Services(AWS)でもディープラーニングが多く使われています。
代表的なAMIという名称のンフラストラクチャとツールによる、ディープラーニング構築環境のサポートサービスです。
これによって、誰でもディープラーニングが簡単に扱えるようになっています。

ディープラーニングに入門するなら

ディープラーニングを始めるには、まずプログラムが必要です。
用いるプログラミング言語としては、Pythonがおすすめです。

Pythonとは?概要から実例、コードや関数について徹底解説!

なぜならば、ディープラーニングの現場においてよく使われており、初心者でも扱いやすいように設計されているためです。
特に、Pythonがよく使われる理由でもある、行列演算を支援してくれる外部ライブラリNumPyライブラリの存在は大きいです。
プログラムがどうやって動くのかというアルゴリズムを理解することも、ディープラーニングの入門では重要です。
その後は、先述したようなニューラルネットワークを構築します。
それぞれのアーキテクチャを設定していくというのがディープラーニングの初歩です。

今すぐディープラーニングに入門してみよう!

今回はディープラーニングについて、そもそもの意味から歴史・活用事例・始め方など、入門に必要な情報を徹底的に解説してきました。
AIの発展を支えるディープラーニングは2020年の社会においてなくてはならない技術になっています。
情報化社会が進むにつれて、より需要が増していくともされているので、基本的なところからでも学習してみるのがよりよいディープラーニングとの付き合い方になっていきます。


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