未経験からの機械学習 実践入門

ニューラルネットワークとは?

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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。

ご質問等ございましたら、下記のコメント欄にお気軽に下さい!

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