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【ディープラーニング】AIブームの火付け役!深層学習について初心者向けに解説💻⚡


最近よく聞く「ディープラーニング(深層学習)」とは何なのでしょうか❔😏

AIの普及に伴い、テレビやネット上で聞いたことがある!という方もいるかもしれません。

今回は、そんなAIブームの火付け役でもある深層学習についての解説動画を紹介します🌟

 

 

深層学習とは✨


まず、一番大きなくくりがAI(人工知能)になります🌟

そのAIの中に機械学習(マシンラーニング)というものが含まれています。

機械学習とは、「ある特定のタスクをこなせるように人間が機械に学習させること」を指します😊

その機械学習の手法の1つが、深層学習です❣

 

深層学習が何なのかについて知るためには、まずはニューラルネットワークというものを理解する必要があります!

人の脳の中には神経細胞(ニューロン)というものが沢山ありますが、その神経細胞どうしのつながりを数理モデル化したものをニューラルネットワークといいます⚡

このニューラルネットワークのデータの入口を「入力層」、結果が出力されるデータの出口を「出力層」といいます。

入力層と出力層の間の部分を「中間層」といい、この中間層を増やしたもののことを深層学習といいます💻

一般的には、この中間層が2つ以上ある場合に深層学習といわれることが多いそうです!

つまり、入力層と出力層合わせて全部で4層以上ある場合の機械学習のことを、深層学習と呼ぶということになります。

文章での説明だけではイメージしにくいですよね。

今回紹介した動画では図を使いながら説明してくれているので、ぜひチェックしてみてください😏

 

深層学習を使って何ができるの?💻


深層学習が得意なことは、

  • 音声認識
  • 画像認識

などです!

音声認識は2011年、画像認識は2012年に、深層学習を用いたことによって精度が一気に上がったと言われています😆

深層学習というと最近の言葉のように思いがちですが、実は10年前からさまざまな研究がされている分野でもあるんですね!

例えば、2017年にDeepMind社という企業が作成したAlphaGoというAIが中国の有名な棋士と将棋をしたところ、AIが全勝したというニュースを見たことがあるという方もいるのではないでしょうか❔❓

実はこのAIに使われていたものの1つが深層学習だったのです!

このように、深層学習はさまざまな分野で活用されています。

学習のために取得するデータの量・質や、コンピュータの性能は日々変わっていくものなので、今の時点でできていること以外にも今後より多くのことができるようになるかもしれません✨

 

深層学習を利用した例😊🎵

この動画の中では文字認識の例を挙げています。

数字の「2」を手書きで書いて、どのような流れで深層学習がその文字を「2」と認識するのか、ということについて解説してくれています✨

文章だけでの理解は難しいと思うので、この続きが気になる方はぜひこの動画の解説を見てください😊

 

今回の動画では数式を使わずに深層学習について説明していましたが、簡単な数学を用いて解説してくれている動画もありますので、続きが気になる方はチェックしてくださいね🎵

 

 

今回は深層学習についての解説動画を紹介しました❣

ぜひ動画の方も見てみてください✨🌟

 

 





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