「ディープラーニングを活用する手順を知りたい」
「どうすればディープラーニングの知識を身につけられる？」

と思うことはありませんか？

近年注目されているディープラーニング。

正しい知識と、手順を覚えることでさまざま分野に活用できます。

そこで今回は

について解説していきます。

この記事を読めば、ディープラーニングを活用する方法を学べます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングの概要や仕組みを解説

ディープラーニングは、すでに人間の能力を超える精度で分析できる分野もあります。

まずはそんなディープラーニングの基礎を理解しましょう。

それぞれ説明していきます。

1.ディープラーニングとはなにか

ディープラーニングとは、「深層学習」とも言われるAIの要素技術の一つ。

高い精度で、画像や音声、テキストなどの大量の情報を認識できるので、さまざまな業界で活用されている技術です。

深層学習と言われるのは、ニュートラルネットワークという、人間の神経回路をモデルに作られたネットワークを活用し、大量の情報を学習、自律的にその中から特徴を発見するところからきています。

2.ディープラーニングの仕組み

ニューラルネットワークは複数の数値から1つの数値を出力する関数（形式ニューロン）がいくつも集まり構成されています。

ニュートラルネットワークは大きく分けて

これら3つの層から成り立っていています。

そして、この中の隠れ層を多層化して、深くしたものがディープラーニングです。

これによって、複雑な処理をおこなえるようになりました。

このような技術に興味がある人には、エンジニアへの転職を検討してみましょう。

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ディープラーニングができる3つのことを紹介

下記項目は、ディープラーニングの得意な分野です。

このような技術は、私たちの生活の中で多く活用されています。

それぞれ解説していきます。

1.画像認識

画像認識とは、画像データに何が映っているの認識できる技術。

具体的には大量に画像データの特徴を分析し、学習することで新たな画像データに映る物体が何か認識できます。

例えば下記のような分野で活用されます。

画像認識の登場は40年以上前になりますが、ディープラーニングの登場により精度の高い分析がおこなえるようになりました。

2.音声認識と自然言語処理

音声認識とは、音声データをテキストデータに変換する技術。

具体的には、コンピュータが、いくつかの工程を経て音声を認識をします。

しかしこの音声認識の技術は、テキスト化のあと目的に応じた行動をとることはできません。

なぜなら、人間の話し言葉や複雑な表現を理解できないからです。

そこで、この機能を果たすのが自然言語処理。

自然言語処理の技術によって、人間の言葉が持つ意味を理解できるようになりました。

この技術が活用される分野はとても多く、例えばAIスピーカーもその1つです。

例えば「今日の天気を教えて」と指示をすれば、「晴れです」というように、人が話しかける言葉の意味を理解し、それに応じた行動を取れます。

3.異常検知

異常検知は、観測したデータが正確であるか判断できる技術です。

具体的には大量の正確なデータの特徴を学習し、分布をモデリングします。

そして、新たに観測したデータがその分布からかけ離れていた場合に、異常とみなすのです。

この技術は、工場での製造機械や生産に有効です。

なぜなら、人間の感覚で異常を見つけても見逃す可能性がありますが、コンピュータが、判定をおこなうといつも一定水準の判定できるからです。

人間は経験や勘から異常だと判断する要因を見出すので個人差がありますが、コンピュータは人間では気づかないような特徴に数値的に気づけます。

つまり、いろいろなパターンのデータを読みこませ学習させることで設備の故障や不良品を検知したり、エラーの予測をしたりできるようになります。

ディープラーニングに必要な4つの知識

ディープラーニングを活用するには、下記項目の知識を身に付ける必要があります。

上記項目1つでも欠けてしまうと、効率よくディープラーニングを使用した開発はおこなえません。

とくに、プログラミング言語においては、目的によって使用するものが異なります。

なので、開発をおこなう目的や、開発したい目的を明確にして、それらに沿った学習をおこないましょう。

また、このような知識を独学で身に付けるのは大変ですよね。

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ディープラーニングのやり方（手順）

ディープラーニングに必要な知識を身に付けたら、いよいよ実践です。

下記項目の工程を、丁寧におこなうことで精度の高い分析をおこなえます。

それぞれ順番に、詳しく解説していきます。

1.データの準備

最初にデータの準備をします。

具体的には、どんなAIサービスを作るのかという目標に沿ってデータを集めます。

データは大量に必要なので、自分で収集したり、利用許諾のあるデータセットなどを利用しましょう。

そして、ここで1点注意したいのが「データの質」。

なぜなら、データの質によって分析の結果が左右されるからです。

よって、質の良いデータを集めるためにも、この工程にコストがかかってしまうのは仕方ありません。

2.手法の選択

ディープラーニングに必要なデータが揃ったら、次は適切な手法を検討します。

できるだけ効率よく学習する手法を選びますが、適切なものがない場合は独自に設計することもあります。

ケースによって、大量の情報を効率よく分析できる方法を選びましょう。

3.前処理

収集した大量のデータから、必要なデータを選別しデータクレンジングをします。

データはそのまま利用できる場合は少なく、前処理をおこなうことでディープラーニングの効率が良くなります。

例えば、データの数値のフォーマットやテキスト項目を揃えたり、データの欠損があったらランダム値を入れたりなどです。

また、画像データの場合は、あらかじめ不必要な部分をカットしておきましょう。

4.モデルのトレーニング

トレーニングデータを使ってディープラーニングのモデルを訓練（=学習）していきます。

機械学習アルゴリズムを活用して訓練しながら作るモデルは、目的達成のために必要な役割や手段を階層化したものです。

モデルの構成や設定は、トレーニングプロセスによってある程度自動的に調整・最適化されますが、一部人間が調整することもあります。

そして、最適な値になるまで、訓練と評価、調整を繰り返します。

また、学習しすぎて、過去データに近づきすぎると新しいデータに合わなくなることがあるので正則化という処理もおこないましょう。

5.モデルの評価

学習済みのモデルにデータを入力して、その結果を出力として受け取ります。

そして、精度検証データを使って学習済みモデルの精度をチェックします。

また、できるだけ運用環境に適しているかどうかも調べておきましょう。

最終的には、真新しいテストデータを用意して、学習済みモデルのパフォーマンスを評価します。

6.運用

最後に学習済みモデルを、実際の運用環境で実行できる形式でエクスポートし、AIサービスやアプリケーションに組み込んだら完成です。

その後、クラウドやサーバーを用意して、Webアプリとして呼び出せるようにして納品し、運用します。

ここまでの運用がスムーズにできるようになるまで、半年ほどかかると言われています。

ディープラーニングのやり方で代表的な3つの手法

前述した「ディープラーニングのやり方（手順）」の工程にある「手法の選択」では、適切な判断する必要があります。

下記3つの項目はディープラーニングの代表的な手法です。

このような手法から、目的に合った手法を選択しましょう。

それぞれ説明していきます。

1.CNN

ディープラーニングの手法の1つであるCNNは畳み込みニューラルネットとも言われます。

必要な情報をいくつも抽出して、それを重ねていき最後的には全結合をさせて出力層にデータを渡す手法となります。

具体的にはフィルターと呼ばれる正方データを対象となる箇所に移動させて、重なった部分のデータを掛けたものを積和を特徴量として圧縮します。

それによってマップと呼ばれるデータが生成されていくのです。

2.RNN

ディープラーニングの手法として使われているRNNは「Recurrent Neural Network」の略称です。

与えられた時系列データを元にして、次のデータを予測できたり、自然言語処理ができるというのがRNNの強みとなっています。

例えば機械翻訳や音声認識は自然言語処理が必要になってくるので、RNNが活躍できる分野ということです。

さらにCNNとRNNを組み合わせることによって、画像分析にも応用できたりします。

3.GAN

GANは、実際に存在しないものを作り出せる、生成モデル。

さらに、存在するデータの特徴に沿って変換することも可能です。

この技術は、ディープラーニングの課題である「データ不足」に役立ちます。

例えば、あるデータの特徴を含むサンプルを新たに創り出すことで、それをディープラーニングに応用できるのです。

ディープラーニングにおすすめのPythonライブラリ3選

Pythonのライブラリを使用すれば、簡単にディープラーニングを実装できます。

下記3つは、おすすめのPythonライブラリです。

それぞれ説明していきます。

1.Numpy

Numpyは処理速度も速く、プログラムの高速化を実現でるライブラリ。

なぜなら「for文」（プログラムの作成において、繰り返し処理をするときに使用するコード）を削減できるからです。

つまり「for文」を削減するということはコードをよりシンプルに、美しく組み立てられるということにも繋がります。

なので初心者でもNumPyは比較的使いやすいという意味でもおすすめです。

2.Pandas

Pandasは、現役エンジニアたちが推薦するほどとても優秀なライブラリ。

最大の魅力は、大量のデータ処理を素早く何度でも再実行できるところです。

具体的には、下記のような特徴があります。

このように、他のライブラリとの連携作業が可能なため、Pandasオンリーではできない作業を効率よくおこなえます。

3.Scikit Learn

Scikit Learnは機械学習初心者におすすめのライブラリ。

なぜなら、サンプルのデータセットが付属されているためインストールをしてすぐに使えるからです。

また、オープンソースで公開されているので無料で誰でも利用できるところも大きなポイントです。

例えば機械学習のモデリングや評価指標の算出なども、Scikit Learnを使うことによって今までよりも手軽にできるようになります。

ディープラーニングのやり方を効率よく勉強する3つの方法

ディープラーニングは、下記3つの方法で勉強できます。

プログラミングスクールは疑問をすぐに解決できるため、問題解決までに時間がかかりません。

また、強制的に学習を進められるため、途中で挫折する人が少ないです。

しかし高い費用がかかりますので、コストを重視するのであれば独学をおすすめします。

独学では、自分にのレベルに合った書籍で勉強し、わからないことがあればWebサイトを併用すると良いです。

しかし、どの方法を選ぶにしても、まずは目的を決めて、学習の方向性を明確にしましょう。

AIエンジニアになるための独学ロードマップ！未経験から就職する方法も解説

ディープラーニングなどAIについて学べるプログラミングスクール3選

独学で勉強を続ける自信がない、という方にはプログラミングスクールをおすすめします。

下記3つの項目は、AIについて基礎から学べるプログラミングスクールです。

それぞれ解説していきます。

1.DMM WEBCAMP

DMM WEBCAMPは、自分に合ったコースで勉強を進められます。

具体的には、以下のようなコースがあります。

オンラインで受講でき、現役エンジニアにチャットで相談できるサポート体制なので、いつでも安心して学べるプログラミングスクールです。

どのコースを受講するか迷ったときは、無料カウンセリングで相談すると、カウンセラーがあなたに合わせたベストな選択肢を提案してくれます。

2.Aidemy

Aidemyは未経験でもAIが学べる、AI特化型のプログラミングスクールです。

未経験でも3ヶ月でAIを扱えるようになるカリキュラムが用意されています。

具体的には、習得したいAIプログラミングを8種類の講座から選べるので、自分がどのようなAIのプログラミングを習得したいかで専門的に学べます。

また、受講者からはシステムの使いやすさがわかりやすく、効率的に勉強できると高い評価を得ています。

3.ヒューマンアカデミーAI入門講座

ヒューマンアカデミーのAI講座は、世界的に有名な開発者が作ったAI入門講座です。

具体的には、用語などを学ぶ座学を中心とするカリキュラムでなく、ハードウェアを実装するまでにロボットを使うことで、体験しながら学べるようになっています。

また、ほかにも下記のような特徴があります。

一般的なプログラミングスクールに対して、開発演習が多いため実践の場で多いに役立てられます。

まとめ：ディープラーニングのやり方は身に付くまでに時間がかかる

本記事では、ディープラーニングのやり方について解説しました。

ディープラーニングを完璧に使いこなせるようになるまでには、時間がかかります。

繰り返し実践をおこない、足りない知識を補いながらスキルをどんどん身に付けていきましょう。

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