今人工知能というワードがホットですが、人工知能の技術と切っても切り離せないニューラルネットワークというモデルについて解説したいと思います。
ニューラルネットワークというのは、簡単に言うと脳を模した数学的なモデルです。脳は一つ一つのニューロンと呼ばれる神経細胞が1000億個以上も集まってできています。
wikipediaより引用
ニューロンは入力信号が一定値を超えると発火（出力）するという性質があります。視覚・聴覚等の五感からの入力信号がニューロンから他のニューロンに伝達されていき、出力（思考・行動・記憶）がなされます。
これを数学的に表した物がニューラルネットワークです。
ここでは細かい数式等の紹介はしませんが、入力が来ると、出力を行うという点では全く同じです。
また、ニューラルネットワークには層という概念があり、1つの層の中に複数のニューロンが並んでいるイメージです。
1層目で入力を受け取り、1層目の出力を2層目、2層目の出力を3層目に渡すような構造になっています。
（画像参照）この層の数や、各層でのニューロンの数はモデルによって異なります。この層が多数ある事ので多層構造と言っています。
一般的に、層の数が多くなるほど複雑なモデルを作ることが可能です。
wikipediaより引用
では具体的にどのようなニューラルネットワークが存在して、何が出来るのでしょうか。
例としては下記の様なニューラルネットワークが存在します。
・入力：人の顔の画像
・出力：感情
・入力：対話相手の質問
・出力：回答
・入力：あるお客さんのプロファイルデータ
・出力：そのお客さんが商品を購入する確率
これらみると、ニューラルネットワークはとても多くの事に応用できそうですね。
実際既に色々な分野にディープラーニングは応用されて身近なサービス・アプリ等で使われています。
ニューラルネットワークのイメージつかめましたでしょうか？
次の記事では、このニューラルネットワークがどうして顔の画像から感情を判別できるようになるの？ということを解説したいと思います。