深層学習とは何ですか？

深層学習（Deep Learning, DL）を理解するためには、最も簡単な説明として、深層学習は機械学習の進化版と考えることができます。さらに進んだ定義では、深層学習は機械学習の進化形であり、データサイエンスの中で重要な要素となっています。

先來淺談機器學習的定義まずは機械学習の定義について簡単に説明します。機械学習はAI人工知能の一種の応用方法で、大量の特徴データを使ってAIモデルを訓練し、学習の過程を通じて真の値と予測結果との差を縮小させ、最終的にAIモデルが自動的に正しい結果を判断できるようにします。

図1. 深層学習は機械学習に含まれています

深層学習は簡単に言うと機械学習に含まれており、その違いは、機械学習がアルゴリズムを使用してデータを解析するのに対し、深層学習は「階層性」をアルゴリズムの基本概念としています。人間の脳の働きを模倣することで、人工ニューラルネットワーク（Neural Network）を作り出し、数学的関数の集合を形成します。入力値をその中に投げ入れ、何度も訓練を繰り返し、複雑な計算を行い、非構造的なデータを効果的に処理します。最終的には、機械が人間に似た行動判断を行うことができます。

深層学習はどのように動作しますか？

図2. 鳥の図

もしかすると、人工ニューラルネットワークの深層学習はどのように機能するのか、気になるかもしれません。

幼児の学習を例にとってみよう。親が幼児に鳥の絵の認識と鳥の鳴き声の発音を学ばせたい場合、まず親が絵の中の鳥を指差して正しい鳴き声を発音し、次に幼児が同じような鳴き声を出し、単語を理解できるまで訂正する。この学習プロセスは、人工ニューラルネットワークと似ている。

実は、人工ニューラルネットワークは多層構造を持ち、入力層（input layer）、隠れ層（hidden layer）、出力層（output layer）で構成されています。各層には異なる重み（weight）やパラメータ（parameter）が含まれており、多くのノードを通じて画像の特徴を分析します。最下層ではピクセルの白黒コントラストを計算し、第2層では第1層のデータを基にエッジなどの線を識別します。このように、層ごとに非線形関数の計算を重ねていき、最終的に出力層で結果を生成し、画像の分類や認識を行います。

図3. 人工ニューラルネットワーク

このようなニューラルネットワークは、多層のニューロンによるデータ処理を必要とし、層ごとの比較を通じて機能します。そのため、計算の複雑さが相対的に高く、これが「深度」という概念が深層学習に与えられた理由でもあります。

深層学習はなぜ重要なのか？

実は、ARと同様に、深層学習はまったく新しい技術概念ではありません。1980年代にはすでに異なる概念として提唱されていましたが、当時はコンピューターの計算能力が不足していたため、十分な効果を検証することができませんでした。しかし、近年になって高性能プロセッサの登場やハードウェアの進化により、数値計算の速度が大幅に向上し、徐々に深層学習へと注目が集まるようになりました。現在も関連する研究や応用は次々と生み出されています。

開発者やデータサイエンティストは、深層学習プログラムを活用して音声、画像、テキストなどの認識を行い、複雑かつ膨大なデータを分析します。これにより、多くの日常的なAIアプリケーションが間接的に推進されています。例えば、iPhoneに搭載されているSiriのバーチャルアシスタントは、深層学習技術に依存して生まれた実際の例です。

深層学習の用途は何ですか？

深層学習は最近話題のAI技術であり、音声認識、自然言語処理、画像認識などを含みます。生活に関わるさまざまな分野で広く応用されています。

音声認識

音声認識（Speech Recognition）技術の主な目的は、コンピュータが人間の言葉を理解し、音声内容をテキストに変換して、その音声信号に基づいてタスクを実行できるようにすることです。現在、一般的に使われている音声認識のアプリケーションには、音声ファイルの検索、テキスト入力、音声ナビゲーション、室内デバイスの制御などがあります。

自然言語処理

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、AIの一分野で、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、操作するのを助ける技術です。この技術は、すでに日常生活の中に深く浸透しており、例えば、電子メールのフィルタリング、スマートアシスタント、データおよびテキスト分析などがその応用例です。

AppleのSiriやAmazonのAlexaのようなスマートアシスタントを例に挙げると、これらは音声認識機能を使用して人間の指示を識別し、会話の情報に基づいて適切な回答を提供し、ユーザーが個人的な事務を効率的に処理するのをサポートします。もちろん、モノのインターネット（IoT）デバイスの普及に伴い、スマートアシスタントの応用は企業レベルにも広がり、会議の同期記録や自動化された仮想カスタマーサービスなどの分野にも拡大しています。

画像認識

画像認識の主な目的は、コンピュータが画像や動画から情報を抽出できるようにすることであり、コンピュータは深層学習を通じてデータを理解し、人間がデータを判断するのを支援する技術です。画像認識の分野は、近年の深層学習の発展の中で比較的活発な分野であり、製品の欠陥検出、医療画像、スマートホーム、顔認識やナンバープレート認識などのアプリケーションでその存在が見られます。

深層学習はどのような課題に直面するのでしょうか？

深層学習の応用は日々普及していますが、実際には、深層学習技術の進展には依然として課題が伴います。

高品質のデータ

深層学習のトレーニングは、大量のデータを使用して行われるプロセスであり、データが多ければ多いほど、機械学習のモデルは正確な結果を出すことができます。

ただし、データに異常や誤った情報が混入していると、深層学習モデルの判定に影響を与える可能性があるため、深層学習アルゴリズムが正確に機能するためには、大量で高品質なデータを使用してトレーニングを行い、より良い結果を得る必要があります。

ソフトウェアとハードウェアの計算能力

近年、AI技術はますます複雑になり、大量のデータによる訓練がモデルの性能の良し悪しを決定する鍵となっています。訓練の成果には、高品質なデータの他に、データ処理効率を高める高性能GPUや処理ユニットなど、欠かせない基盤が必要です。