ディープラーニングを学習させる方法!ディープラーニングのやり方を解説

ディープラーニングの技術が世界的に注目されています。
ディープラーニングは、機械学習の専門家以外の人からも注目されていて、最先端の科学技術として多くの人に知られるようになりました。
ディープラーニングの技術が開発されたことによって、従来の機械学習よりもさらに進化した学習が可能になっています。

ここでは、ディープラーニングについて詳しく知りたい人のために、ディープラーニングの学習方法についてご紹介します。

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、人工知能に機械学習をさせるための技術の一つです。AIがおこなう機械学習の全てがディープラーニングであるというわけではなく、機械学習の中でも特定の方法を使用して処理をおこなうものをディープラーニングと呼んでいます。ディープラーニングが開発する以前にも機械学習の技術は存在しましたが、ディープラーニングの技術が開発されたことにより、人工知能の学習能力は飛躍的に進化しました。

ディープラーニングの意味を正確に知るためには、まず機械学習とはどのようなものであるかを、正確に知っておく必要があります。機械学習とは、人工知能が大量のデータを使用して、規則性やパターンを学習することです。データを処理できる能力が高くなるほど、与えられた処理をより正確におこなうことが可能になります。従来は人間の脳でしか判断できなかったようなことも、機械学習の技術が進化することにより、AIでも可能になりました。

ディープラーニングもこうした機械学習の一つで、ニューラルネットワークを使用して与えられたデータを処理しているのが、大きな特徴です。ニューラルネットワークを使用した機械学習は、ディープラーニングが開発される以前にも存在しましたが、ディープラーニングは、ニューラルネットワークの技術を多層化して使用していることが、従来の方法との大きな違いになっています。ニューラルネットワークを複数の層で使用することにより、それまでの機械学習では不可能であった、高度な画像分析なども可能になりました。

ニューラルネットワークとは、人間の脳に存在する神経細胞をモデルとして開発されたネットワークのことです。神経細胞のことを英語でニューロンと呼ぶので、こうした名前がつけられれています。ニューラルネットワークは、人間が脳内で物事を認識する時の神経組織の働きに似せて作られていて、コンピューターの人工知能に、人間の脳と同じような学習をさせることを可能にしました。

AIにディープラーニングを学習させる方法①教師あり学習

AIにディープラーニングを学習させる方法を知るためにまず知っておかなければいけないことは、AIに機械学習をさせるための一般的な方法です。AIに機械学習をさせるための方法として代表的なものが、教師あり学習という方法です。これは、AIにあらかじめ答えとなるデータを与えてから、学習をおこなわせる方法です。何が正しいデータであるのかをAIが教えられることによって、入力された各種のデータに対し、正しい方法で処理をすることが可能になります。

教師あり学習の方法により、AIに機械学習をさせる場合には、まず多くのデータをコンピューターに与えて、さまざまな事例に対応できるように学習させることが必要になります。大量のデータをAIに与えた場合でも、初めに正解となるデータを学習させておくことで、一定の規則に従ってデータを正確に処理することが可能になります。与えられたデータを処理する過程でAIは、それぞれのデータの内容を正確に識別していて、分析の内容をもとにして正しい処理をおこなっていきます。送られてきた電子メールの内容を判断する時にもこうした技術は使用されていて、あらかじめ不適切なメールの特徴を正解としてAIに教えておくことで、通常のメールと迷惑メールを区別できるようになります。

正解をあらかじめ教えてAIに学習させることにより、画像データに写っている内容をコンピューターが自動的に識別して、グループ分けさせることも可能になります。教師あり学習の方法でAIに機械学習をさせることで、データの識別だけではなく予測をさせることもできます。大量のデータをAIに与えて処理をさせることで、AIは自動的に各データに共通するルールなども学習することが可能になり、ルールをAIが学習することにより、将来の予測のためにも利用することが可能になります。

AIにディープラーニングを学習させる方法②教師あり学習+

AIにディープラーニングを学習させる方法は、AIに学習させる基本的な方法である上記の教師あり学習を、さらに進化させたものです。ディープラーニングは日本語では深層学習と翻訳されていて、この方法を使用してAIに学習をさせることで、より複層的にコンピューターにものを学ばせることが可能になります。AIにディープラーニングを学ばせるためには、通常の機械学習と同様に、AIに大量のデータを与えることが必要になります。与えられた多くのデータを処理していく過程を通して、コンピューターは自分で学習する能力を向上させることができます。

一般の機械学習とディープラーニングの大きな違いは、人間が正解のデータを与えなくても、AIが自動的にデータの内容を判断して、正解となるようなデータが何であるかを、自分で判断できることです。大量のデータをコンピューターに与えることで、AIはそれらのデータに共通する特徴や規則性を自分で見つけ出し、正しい処理をおこなえるようになります。AIがこうしたデータ処理の過程でおこなっているのは、複数の層にまたがっておこなわれる学習です。深い層まで学習を重ねることで、より正確なデータの処理が可能になることが、深層学習という名前の由来になっています。

ディープラーニングでは、AIが与えられたさまざまなデータから複数の特徴を見つけ出し、データのクラスタリングなどをおこなっています。与えられたデータの何を参考にして正しい処理をおこなうべきかもAI自身が判断していて、画像分析のためにディープラーニングをする場合にもこうした技術が使用されています。画像分析をさせるためにAIに大量の画像データを与えれば、AIはそれらのデータを分析して、色や形などの特徴を識別していきます。それらの個々の画像データが持つ特徴の中から、正しい処理をおこなうための基準となる特徴を選ぶことも、ディープラーニングの技術を使用すれば、コンピューター自身におこなわせることが可能です。

AIにディープラーニングを学ばせるための技術はいまだ研究段階にあり、今後の研究の進展次第では、今よりもさらに効率的にAIにディープラーニングを学ばせることができるようになる可能性もあります。これからAIにディープラーニングを学ばせる技術を本格的に学習したい人も、自身で試行錯誤を繰り返すことによって、より最適な方法が見つけられる場合もあります。

AIにディープラーニングを学習させるために必要なこと

AIにディープラーニングを学習させるためには、多くのデータをAIに与えて処理させることも重要なポイントです。大量のデータを処理することで、AIはそれらのデータに含まれている規則性や特徴を自分で学習することが可能になり、人間に教えられなくても正確な処理ができるようになります。自分だけではディープラーニングをAIに教えることに不安がある人は、専門のセミナーなどに通って勉強するのもおすすめの方法です。

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