ChatGPTはじめ、多くのAI技術が注目を集める様になりました。
そして人工知能を学ぶには、ディープラーニングのことを知っておくと、理解がより深まります。
ディープラーニングこそ、AIに大きな進化をもたらした技術になります。
ディープラーニングは革新的な技術であり、これによりAIは人間の介入なしに学習し、自律的に判断することが可能になりました。
そして人工知能の可能性が大きく広がっていったのです。
ここでは、そんなディープラーニングの基本的な仕組みを、わかりやすくサクッと解説しました。
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ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の一分野です。
ニューラルネットワークという技術を用いて、AIに複雑な学習をさせるものです。
従来の機械学習では、ある程度人間がAIに教える必要がありましたが、ディープラーニングではAIが自律的に学習します。
そして画像認識、音声認識、自然言語処理など、現在のAI技術の高度なタスクにおいて、重要な役割を果たしています。
そのため、ディープラーニングは、機械学習の中でも特に重要な手法だと言えます。
機械学習を飛躍的に進歩させた技術が、ディープラーニングです。昨今のAIブームのきっかけとなった存在とも言えるでしょう。
ディープラーニングは、多数の層から成るニューラルネットワークを用いて、機械学習を実施していくものです。
ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路をモデルにした、数学的なアルゴリズムです。
アルゴリズムとは、ザックリ言うとコンピュータの問題解決における「計算の仕組み」のことです。
ニューラルネットワークは複数の層から構成され、AIに複雑な処理を実行させることができ、様々な問題に適用できます。
そしてディープラーニングにより、AIがパターンやルールを発見する上で、何に着目するべきかを自ら抽出することが可能となりました。
つまりAI自らが、予測や判断ができる様になったのです。
そうした機械学習において予測の手がかりとなる数値のことを、「特徴量」と言います。
それまでの機械学習では、この特徴量は人間があらかじめ教える必要がありました。
それがディープラーニングでは、AI自らが特徴量を予測して判断できる様になった訳です。
例えば機械学習では、あらかじめ人間がコンピュータに「色に着目する」という指示を与えることで、ニンジンとジャガイモの識別が可能となります。
一方ディープラーニングでは、この「色に着目する」ということ自体も、AIが自ら学んで判断するのです。
この様にディープラーニングは、特徴量を人間が指示することなく、AI自ら作り出す点が大きなブレークスルーとなったのでした。
生成AIにおいても、このディープラーニングが重要な技術として用いられています。
しかしディープラーニングでは、AIがどのような根拠により判断を行ったか、人間が理解することが難しいという点もあります。
ディープラーニングとは何か、わかりやすく解説しました。
それは、ニューラルネットワークを用いた機械学習の一分野です。
このディープラーニングを用いることで、AIは自律的に学習していきます。
そのため、ディープラーニングは、高度な性能を持つAIを開発するのに、欠かせない技術となっています。