ディープラーニングとは

ディープラーニング(深層学習)とは、多層の人工ニューラルネットワークを用いた機械学習手法のことです。現在では音声・画像・自然言語等の分野において広く用いられ、自動認識技術が活用されています。例えば、画像・映像に映っている対象物を認識し、その数を数えることに対しても、この技術を基に成り立っていることがほとんどです。 一度は性能面で難がありブームが去ったかに思われましたが、21世紀に技術的問題の解消、インターネット社会到来による学習データの流通などにより2010年代に普及しました。

この技術はニューラルネットワークを複数層にしたものを指します。ニューラルネットワークとは人の神経構造を模したもので、人間の判断手法の原始的な部分を機械的に真似ています。ニューラルネットワーク自体は、難解不能なものではなくむしろ単純な構造に分類されます。ニューラルネットワークは、入力されたデータに対して情報の重み付けを行った結果を出力するものです。重み付けを行い、次に伝達する作業を複数回行うことにより高度な疑似思考を実現させています。

ですが、一見すると万能な機能に見えるディープラーニング構造はデータを疑似思考に変化させる『ふるい』の役割でしかなく、高度な対象認識を行う一部にすぎません。まず『ふるい』を現実利用可能なレベルにするために、入力と出力の間にある情報の重み付けを行う層を適切な数だけ用意し、それぞれの層で適切な重み付けを行う必要があります。 次に、用意したディープラーニング構造が最大限に効果を発揮可能な『入力データ』を用意する必要があります。この2つのどちらかでも不十分・不安定な場合安定的な結果は期待できません。用意した構造がきちんと重み付けを行うことができるように、入力データの数を吟味しクリーニング処理を行ったうえでディープラーニングを行うことで、初めて期待した結果が返るようになります。

つまりディープラーニング、ひいては機械学習とは決して魔法の箱ではないという認識をきちんと持ったうえで活用する必要があるということです。実際にディープラーニングを用いて疑似AIを実現したいと考える場合は、まず出力したい結果を決定し、それを実現するための構造と入力データのバランスを考慮しつつ用意することが大切です。