ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング（深層学習）とは？

ディープラーニング（深層学習）は、コンピュータが人間のように学習する機械学習アルゴリズムで、複雑性と抽象度が増す複数の階層構造を通じてデータからパターンや関連性を学習します。各階層は、前の階層からの情報を基にして次々と作成されます。

例えば、深層学習による画像認識アルゴリズムでは、最初の階層で訓練データの色のパターンを学習し、次の階層で形状のパターンに焦点を当てて学習します。最終的に、色と形状の組み合わせを学習する階層を経て、最上層ではその画像に何が写っているのかを識別する階層まで進みます。

ディープラーニング（深層学習）は現在、AI技術の中で最も進んでいる方法の一つです。よく使われるディープラーニング（深層学習）のアルゴリズムには以下のようなものがあります。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） – 画像内の異なる対象物に重みとバイアスを割り当て、画像内の一つの対象物を別の対象物と区別するアルゴリズム。対象物検出や画像分類に使用されます。
• リカレントニューラルネットワーク（RNN） – 連続したデータを記憶できるアルゴリズム。音声認識、声認識、時系列予測、自然言語処理に使用されます。
• 長・短期記憶ネットワーク（LSTM） – 時系列を予測する課題の中で、順序の依存性を学習することができるアルゴリズム。機械翻訳や言語モデリングに使用されます。
• 敵対的生成ネットワーク（GAN） – 2つのアルゴリズムが互いに競争し、相手のミスを新しい訓練データとして使用するアルゴリズム。デジタル写真の復元やディープフェイクビデオに使用されます。
• 深層信念ネットワーク（DBN） – 前の情報を加工する隠れ層と次の層へ情報を渡す可視層の機能を持つ教師なし深層学習アルゴリズム。がんやその他の病気の検出など、医療分野で使用されます。

ディープラーニング（深層学習）と機械学習の違い

ディープラーニング（深層学習）は機械学習の手法の一つであり、ニューラルネットワークや意思決定ネットワークの構築・訓練に用いられます。この技術は第4次産業革命（インダストリー4.0）やWeb3.0の基盤技術になると考えられています。

ディープラーニング（深層学習）は、データの特徴を手動で識別する手間を排除し、代わりに訓練過程で入力例から有益なパターンを自動で見つけ出します。この技術により、ニューラルネットワークの訓練がより簡単かつ迅速になり、人工知能（AI）分野の発展に大きく貢献しています。

アルゴリズムにおける「深層」という言葉は、データが最終的な結果に至るまでに、多数のステップを経て複雑な変換を受けることを意味します。しかし、現在多くのビジネスアプリケーションでは、より単純な機械学習アルゴリズムが用いられています。

浅いAI（またはナローAI）は、複雑な処理の連鎖ではなく、特定の単一のタスクを達成するために設計されています。これは、特定の問題に対する直接的なアプローチとなっており、ディープラーニング（深層学習）が行うようなデータ分析とは異なります。