深層学習とは

前回のブログでは機械学習について記載しておりましたが、今回は深層学習(ディープラーニング)についてみていきたいと思います。
まずは、深層学習についてお話しする前に機械学習とはどのようなものなのか復習していきましょう。

機械学習とは

機械学習とは、「人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。」と前回説明しました。
つまり人間が得意としていた物体の認識や事象のグループ分け等をコンピュータでも行えるようにしたものです。
機械学習については前回のブログもチェックして頂ければと思います。
https://www.rail-c.com/archives/1214

深層学習とは

深層学習とは、上述した機械学習をさらに発展させたものと言われております。
機械学習の手法にはニューラルネットワークというものがあります。
ニューラルネットワークは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）とそのつながり、つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものです。
ニューラルネットワークは、入力層、出力層、隠れ層から構成され、層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」があり、「人間の脳の中にあるニューロンは電気信号として情報伝達を行います。その際にシナプスの結合強度（つながりの強さ）によって、情報の伝わりやすさが変わってきます。この結合強度を、人工ニューロンでは重みWで表現します」
一つひとつの人工ニューロンは単純な仕組みですが、それを多数組み合わせる事で複雑な関数近似を行う事ができるのが、ニューラルネットワークの大きな特徴です。
機械学習ではこの人工ニューロンの組み合わせが2～3層程と言われていますが、深層学習ではこの層が数百層になっているといわれており、機械学習よりも複雑なデータでも認識することができるようになります。
つまり、深層学習とは「隠れ層が多数存在する多層構造のニューラルネットワーク」ということになります。

まとめ

いかがでしたでしょうか。
深層学習（ディープラーニング）と言われるとすごく難しそうに聞こえますが、要は「よりたくさんの経験値をためて認識精度を上げましょう」ということですね！
いずれにしろ人間が普段何気なく行っている作業をコンピュータができるようにすることはすごく難しそうですね。
まずは普段何気なく行っている思考などがどのようなプロセスを経て結論を導き出しているのかなど人を知る必要がありそうです。
なんだか最後は哲学的な感じになってしまいましたが、お読みいただきありがとうございました。