[人工知能]ディープラーニングの概要と仕組み

ディープラーニング(深層学習)は、人工知能(AI)で使用される技術です。
ディープラーニングを知ることで、人工知能でできることがわかります。
本記事では、ディープラーニングの概要と仕組みを紹介します。

ディープラーニングとは

ディープラーニング(深層学習)は、人工知能(AI)で使用される技術です。
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを基盤とし、多層の人工ニューロンを通じてデータを処理することで、複雑なパターンや特徴を学習します。

ニューラルネットワークを多層化して学習するのが、ディープラーニングです。

ディープラーニングでできること

ディープラーニングでできることを紹介します。

画像認識

ディープラーニングは、画像の中から物体を検出し、分類することができます。
顔認識技術や、自動運転車における障害物検出などで活用されています。

音声認識

ディープラーニングは音声をテキストに変換する技術(音声認識)にも利用されています。
スマートフォンの音声アシスタントや自動字幕生成などに活用されています。

自然言語処理

ディープラーニングは、言語の解析や生成する機能で利用されています。
自動翻訳、文章要約、チャットシステムなどで活用されています。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの仕組みによって学習することができます。
ニューラルネットワークの中間層(隠れ層)が3層以上のものを、ディープラーニングと呼びます。

入力層

入力層はデータを入力する層です。
画像データを入力データとする場合、画像ファイルをデータに変換して入力層にデータとして入力します。

中間層(隠れ層)

入力層からデータを受信し、演算を行うのが中間層の役割です。
3層以上の中間層を持つニューラルネットワークで実行する学習を、ディープラーニング(深層学習)と呼びます。

出力層

入力層/中間層で演算した結果を出力するのが出力層です。

まとめ

ディープラーニングの概要や仕組みを紹介しました。

ディープラーニングは、人工知能の技術です。
画像認識や自然言語処理などの多くの分野で使用されています。
ディープラーニングの仕組みを理解することで、人工知能をより深く理解し、応用できるようになると思います。