「ディープラーニングってなんだろう」
「ニューラルネットワークとの関係性は？」

と思うことは、ありませんか？

近年、AIの技術進歩により機械学習が注目されてます。

その中でも、ニューラルネットワーク、ディープラーニングという言葉をよく耳にします。

そこで今回は、

この記事を読めば、ディープラーニングとニューラルネットワークの関係性を理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

まずはAIの三大分類を理解する

AIの三大分類とは「AI」「機械学習」「ディープラーニング」をの3つを指します。

それぞれの関係性を簡単に言うと、「AI」と言うジャンルの中に「機械学習」が含まれ、その「機械学習」と言うジャンルの中に「ディープラーニング」が含まれているイメージです。

このようにして、AIの性能は向上していきました。

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ニューラルネットワークの概要や歴史を解説

ニューラルネットワークは、機械学習の手法のひとつです。

について、それぞれ解説してきます。

1.ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークとは人間の脳の構造をモデル化したもので、いくつかの脳の特性をコンピューターに表現できるものです。

具体的には、人間の脳の生体ニューロンが信号を通達する方法を模範しています。

この様子を数式的に模したものがニューラルネットワークです。

入力層→隠れ層→出力層で構成され、それぞれ前の層の入力を出力として使っています。

2.ニューラルネットワークの歴史

ニューラルネットワークは、さまざまな問題を前に挫折し、その度に多くの手法でそれらを解決してきました。

例えば、1950年代に始まったニューラルネットワークの歴史の初歩段階では、単純パーセプトロンに始まると言われていますが、これは線形分離可能な問題でしか対応できないことが問題となり挫折します。

第二次ブームでは3層構造のニューラルネットワークを形成しこの問題を解決しましたが、再び過学習などの問題により挫折、現在はReLU関数などこの問題を解決する手法ができ、現在に至ります。

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ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングは機械学習のひとつであり、その精度は人の力を超えてしまうほど。

具体的には、大量のデータを読み込ませることで機械自らが学習を繰り返し、答えの最適解を導き出す技術です。

これまで、従来の機械学習では、データとそれに準ずる答えを読み込ませていました。

しかし、ディープラーニングの登場によって機械に判断を任せられるようになったのです。

また、近年ではこのような機械学習を使いこなすエンジニアの需要が高まっています。

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ディープラーニングとニューラルネットワークの関係性

ニューラルネットワークとディープラーニングには、深い関係があります。

なぜなら、ニューラルネットワークの隠れ層を多層化したものがディープラーニングだからです。

前述で、ニューラルネットワークは入力層と隠れ層、出力層で構成され、それぞれ前の層の入力を出力として使っていると解説しました。

ディープラーニングでは、この隠れ層を多層化することでより複雑な処理を可能とします。

この技術の登場によって、より精度の高い機械学習をおこなえるようになったのです。

ディープラーニングやニューラルネットワークなどの機械学習の手法3つを解説

機械学習には、3つの学習方法があります。

これらの手法は、目的に合わせて選択する必要があります。

それぞれ解説していきます。

1.教師あり学習

教師あり学習とはデータに対して、どのような答えを出すべきなのかを学習させる手法。

さらに、この教師あり学習には下記2つの手法にわけられます。

このように、新たなデータに対応可能です。

2.教師なし学習

教師なし学習とは、教師あり学習と反対にデータに対する答えを教えずとも、機械自ら答えを出す手法。

ディープラーニングの登場により、教師なし学習をおこなえるようになりました。

出力するべきものが決まっていないデータの抽出を自動的にしてくれることで、さまざまな分野で活用の幅が広がりますよね。

しかし、出力された答えに対する、正確な根拠がないのが欠点でもあります。

3.強化学習

強化学習は、環境内を分析し、最大の価値が得られる行動を学習しています。

具体的には、とったアクションから得られた報酬をもとに、どんなアクションをとれば多くの報酬を得られるのかを試行錯誤しているのです。

教師なし学習、教師あり学習と混乱しやすいかもしれませんが

と覚えましょう。

ディープラーニングが得意な3つの技術

ニューラルネットワークから、ディープラーニングが登場したことにより、下記項目の技術の精度は高まりました。

この技術は、私たちの身近なところで使用されています。

それぞれ解説していきます。

1.画像認識

ディープラーニングにおける画像認識とは、画像の中にある物体を識別するシステムです。

具体的には、

と、細かい分類・検出をおこない、画像に映っている物体の意味を理解します。

ディープラーニングによる画像認識を利用した身近な具体例は、スマートフォンによる顔認証システムです。

顔認証システムは、スマートフォンを使用しようとしている人物の顔を識別して、登録された顔と一致するとロックを解除できます。

2.音声認識と自然言語処理

ディープラニングにおける音声認識とは、音声データを分析し、テキストデータに変換する技術です。

音声認識では、テキストから意味を理解し、その意味に応じた行動はできません。

しかし、自然言語処理（人話す言葉や、文章の意味を理解できる技術）と組み合わせることで可能になります。

具体的には、コンピューターに人間の言語を理解させることで人間とコンピューター間での会話を可能にします。

それらを利用して製品化されているのがAmazonのアレクサや、AppleのSiri等です。

4.異常探知

ディープランニングによる異常検知とは、一般的なデータと比較して異常なものを検出して、分析することです。

具体的には、あるデータが大量に読み込んだデータと比較して、剥離している、大きく異なっているときは異常なデータとして認識して知らせてくれることができる機能です。

この技術は、工場などのカメラに多く導入されています。

人はどうしても疲労などでミスを起こしてしまいますが、そのミスを検知できるため生産性を高められるのです。

ディープラーニングが応用されている3つの事例

ディープラーニングの登場により、今まで不可能であったことを可能にしました。

上記をもとに、ディープラーニングの技術が応用されいてる事例を紹介します。

1.翻訳

ディープラーニングを使用した翻訳とは、言葉の特徴や性質を理解しておこなう翻訳のことです。

ディープラーニングを使用する一番大きな理由は、単語の意味だけでなくその前後の文章から意味を予測し、正確な翻訳をおこなうことができるからです。

従来の翻訳機能では、「高い車」と「背が高い」のように、日本語の読み方が同じでも意味が異なるときは、正しい翻訳ができないことがありました。

しかし、このような場合でも、ディープラーニングを用いれば前後の単語(車、背など)から正しい訳を予測することができます。

2.防犯カメラ

ディープラーニングを使用した防犯カメラは、学習機能や映像分析で従来よりも高精度な顔認証や状況確認が可能になります。

この防犯カメラは以前の人が監視していたのとは違い、AIで監視してくれているので顔認証を登録しておけばすぐに見つけられます。

つまり、セキュリティも高まる上に、人の手を煩わせることもなくなるのです。

3.自動運転

2016年頃から現実感が帯びてきた自動運転。

周囲の環境データを収取しながら、最も安全な走行をおこないます。

この自動運転車によって、歩行者や電柱・バイクなどの検知をAIにまかせ、事故を減らすことが可能です。

しかし、まだまだ開発途中であり、不完全知覚問題（すべての状況を把握できない）や切り替え問題（自動運転と人の急な切り替えに対応できない）などの課題を解決する必要があります。

ディープラーニングを活用した企業事例3つ

下記3つの項目は、ディープラーニングの導入をおこなっている企業です。

これらはディープラーニングを導入したことにより、顧客満足を高めることに成功しました。

それぞれ詳しく解説していきます。

1.Google

Googleは、世界中の人間の関わりを促進することを目的としてディープラーニングを導入。

具体的には、ディープラーニングを翻訳機能に導入し、さまざまな言語を誰もが簡単に理解できるようになりました。

これにより、世界の情報や世界の人々の意見などを容易に理解できるような状況を作っているのです。

また、他にも「画像検索機能」にもディープラーニングのが導入されています。

画像検索機能を使用すると、文字にしなくとも、気になることを画像を使用して検索することが可能です。

例えば、「この商品が欲しいけれど、商品名がわからない」というときでも、その商品の写真を一枚撮影して読み込ませれば、すぐに購入できるサイトをピックアップしてくれます。

Googleは多くの機能にディープラーニングを導入しており、「グーグルに学ぶディープラーニング」という書籍まで出版されるほどです。

2.Microsoft

「Azure　Machine　Learning」というMicrosoft社が開発した機械学習プログラムがあります。

具体的には、以下のようなことができます。

以上のことから、「Azure　Machine　Learning」は、データ処理の面だけでなく、機械学習の自動化や、過去と比べセキュリティ対策の強化をおこなっている優れたディープラーニング技術であると言えます。

3.Amazon

Amazonはディープラーニングを使用して、ユーザーの商品購入履歴やサイト内における閲覧履歴を分析し、ユーザーが高い関心を持つレコメンド（ユーザーにお勧めの商品・情報・サービスを提供すること）を実践しています。

さらに、商品購入履歴や訪問履歴などのデータに基づいた分析ではなく、アイテム（品目・商品）間の類似性を分析し、ユーザーにレコメンドしています。

なぜなら、ユーザーの好みはそのときどきで変わるからです。

なので、Amazonはアイテム（品目・商品）間の類似性は変わらないことに目を付けて、類似しているアイテムをユーザーにおすすめするというアイテム間型協調フィルタリングを導入しています。

まとめ：ディープラーニングはニューラルネットワークが進化した技術

本記事では、ディープラーニングとニューラルネットワークの関係性について解説しました。

ニューラルネットワークよりも、さらに精度が高まったディープラーニング。

この2つは機械学習の手法のひとつであり、深く関係していることが理解できました。

そして、このAIにおける機械学習の技術は、私たちの生活をより豊かにしてくれるのです。

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