ディープラーニングとニューラルネットワークとは何ですか

ニューラルネットワークそしてディープラーニング最近よく使われる 2 つの流行語は人工知能。人工知能の世界における最近の発展は、AI の知能の向上に重要な役割を果たしているため、これら 2 つに起因すると考えられます。

周りを見回せば、ますます多くのインテリジェントなマシンが見つかるでしょう。ニューラル ネットワークとディープ ラーニングのおかげで、かつては人間の得意分野と考えられていた仕事や能力が、今では機械によって実行されるようになりました。現在、マシンは、より複雑なアルゴリズムを使用するようには作られていません。それでも、代わりに、多くの業界に革命を起こすことができる自律的な自己教育システムに発展するために彼らは養われます。

ニューラルネットワークそしてディープラーニング画像認識、音声認識、データセット内のより深い関係の発見などのタスクにおいて研究者に多大な成功をもたらしてきました。大量のデータと計算能力の利用により、機械は物体を認識し、音声を翻訳し、複雑なパターンを識別するように自らを訓練し、戦略を考案し、リアルタイムで緊急時対応計画を立てることができます。

では、これは具体的にどのように機能するのでしょうか?ニュートラルネットワークとディープラーニングに関係があることをご存知ですか?実際、ディープ ラーニングを理解するには、まずニューラル ネットワークを理解する必要があります。さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

ニューラルネットワークとは

ニューラル ネットワークは、コンピューターが観測データから学習できるようにするプログラミング パターンまたは一連のアルゴリズムです。これはパターンを認識することで機能する人間の脳に似ています。感覚データは、機械の認識、ラベル付け、または生の入力のクラスタリングを使用して解釈されます。認識されるパターンはベクトルで囲まれた数値であり、画像、音声、テキストなどのデータがベクトルに変換されます。

ニューラルネットワークについて考えてみましょう！人間の脳がどのように機能するかを考えてみましょう

上で述べたように、ニューラル ネットワークは人間の脳のように機能します。学習を通じてすべての知識を獲得します。その後、シナプスの重みが獲得した知識を保存します。学習プロセス中に、ネットワークのシナプスの重みは、所望の目的を達成するために再形成されます。

人間の脳と同様に、ニューラル ネットワークは、パターン認識や知覚などの計算を迅速に実行する非線形並列情報処理システムのように機能します。その結果、これらのネットワークは、入力/信号が本質的に非線形である音声、オーディオ、画像認識などの分野で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。

簡単に言うと、ニューラル ネットワークは、人間の脳のように知識をストックし、それを使用して予測を行うことができるものと覚えていただけます。

ニューラルネットワークの構造

(画像提供: Mathworks)

ニューラルネットワークは3つの層で構成されており、

1. 入力レイヤー、
2. 隠しレイヤーと
3. 出力層。

以下の図に小さな円で示されているように、各レイヤーは 1 つ以上のノードで構成されます。ノード間の線は、あるノードから次のノードへの情報の流れを示します。情報は入力から出力、つまり左から右に流れます (場合によっては、右から左または両方向の場合もあります)。

入力層ノードはパッシブです。つまり、データは変更されません。入力で単一の値を受け取り、それを複数の出力に複製します。同時に、隠れ層と出力層のノードがアクティブになります。したがって、データを変更できるのでしょうか?

相互接続された構造では、入力層からの各値が複製され、すべての隠れノードに送信されます。隠しノードに入る値には、プログラムに格納されている一連の所定の数値である重みが乗算されます。次に、重み付けされた入力が加算されて、単一の数値が生成されます。ニューラル ネットワークには、任意の数の層と、層ごとに任意の数のノードを含めることができます。ほとんどのアプリケーションは、最大数百の入力ノードを持つ 3 層構造を使用します。

ニューラルネットワークの例

ソナー信号内の物体を認識するニューラル ネットワークを考えてみましょう。 PC には 5000 個の信号サンプルが保存されます。 PC は、これらのサンプルが潜水艦、クジラ、氷山、海の岩を表しているのか、あるいはまったく何も表していないのかを判断する必要があるのでしょうか?従来の DSP 手法では、相関や周波数スペクトル分析などの数学とアルゴリズムを使用してこの問題に取り組みます。

ニューラル ネットワークでは、5000 個のサンプルが入力層に供給され、その結果、出力層から値がポップされます。適切な重みを選択することで、幅広い情報をレポートするように出力を構成できます。たとえば、潜水艦 (はい/いいえ)、海の岩 (はい/いいえ)、クジラ (はい/いいえ) などの出力がある場合があります。

他の重みを使用すると、出力によってオブジェクトを金属か非金属、生物か非生物、敵か味方などに分類できます。アルゴリズム、ルール、手順はなく、入力と出力の関係のみが規定されます。選択された重みの値。

ここで、ディープラーニングの概念を理解しましょう。

ディープラーニングとは

ディープラーニングはニューラルネットワークのサブセットです。おそらく、多くの隠れ層を持つ複雑なニューラル ネットワークと言えるでしょう。

技術的に言えば、ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークで学習するための強力な一連のテクニックとして定義することもできます。これは、複雑なトレーニング モデルを可能にする多くの層、大規模なデータ セット、強力なコンピューター ハードウェアで構成される人工ニューラル ネットワーク (ANN) を指します。これには、ますます豊富な機能を備えた複数の層を備えた人工ニューラル ネットワークを使用する一連のメソッドとテクニックが含まれています。

深層学習ネットワークの構造

深層学習ネットワークは主にニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用するため、ディープ ニューラル ネットワークと呼ばれることがよくあります。 「深い」という言葉は、ニューラル ネットワーク内の隠れ層の数を指します。従来のニューラル ネットワークには 3 つの隠れ層が含まれていますが、ディープ ネットワークには 120 ～ 150 もの隠れ層がある場合があります。

深層学習では、コンピューター システムに大量のデータを供給し、そのデータを使用して他のデータに関する意思決定を行うことができます。このデータは、機械学習の場合と同様、ニューラル ネットワークを通じて供給されます。深層学習ネットワークは、手動による特徴抽出を必要とせずに、データから直接特徴を学習できます。

ディープラーニングの例

ディープラーニングは現在、自動車、航空宇宙、オートメーションから医療に至るまで、ほぼすべての業界で活用されています。以下にいくつかの例を示します。

• Google、Netflix、Amazon: Google は音声および画像認識アルゴリズムでこれを使用しています。 Netflix と Amazon もディープラーニングを利用して、ユーザーが次に見たいものや購入したいものを決定しています
• ドライバーなしでの運転: 研究者はディープラーニング ネットワークを利用して、一時停止標識や信号機などの物体を自動的に検出しています。ディープラーニングは歩行者の検出にも使用され、事故の削減に役立ちます。
• 航空宇宙と防衛: 深層学習は、関心のある地域の位置を特定する衛星からの物体を識別し、軍隊にとって安全なゾーンまたは危険なゾーンを識別するために使用されます。
• ディープラーニングのおかげで、Facebook はあなたの写真に写っている友達を自動的に見つけてタグ付けします。 Skype は音声コミュニケーションをリアルタイムかつかなり正確に翻訳できます。
• 医学研究: 医学研究者は深層学習を使用してがん細胞を自動的に検出しています
• 産業オートメーション: ディープラーニングは、人や物体が機械から危険な距離内にあることを自動的に検出することで、重機の周囲での作業者の安全性を向上させるのに役立ちます。
• エレクトロニクス: 深層学習は、自動聴覚および音声翻訳に使用されています。

読む: とは機械学習と深層学習?

結論

ニューラル ネットワークは新しいものではなく、研究者たちはここ 10 年ほどである程度の成功を収めてきました。しかし、本当の変革をもたらしたのは、ディープ ニューラル ネットワークの進化です。

従来の機械学習アプローチを上回るパフォーマンスを発揮することで、ディープ ニューラル ネットワークは少数の研究者だけでなくトレーニングや試用が可能であることを示しましたが、近い将来、より優れたイノベーションをもたらすために多国籍テクノロジー企業によって採用される可能性もあります。

ディープ ラーニングとニューラル ネットワークのおかげで、AI はタスクを実行するだけでなく、考えるようになりました。