ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークを使用してデータから学習します。ニューラル ネットワークは相互接続されたノードのレイヤで構成され、各ノードはデータの特定の特徴を学習する役割を担います。先ほどの画像の例で考えると、画像認識ネットワークでは、ノードの第 1 レイヤがエッジを識別し、第 2 レイヤが形状を識別して、第 3 レイヤが物体を識別するように学習します。

ネットワークが学習するにつれて、ノード間の接続に対する重みが調整され、ネットワークがデータをより適切に分類できるようになります。このプロセスはトレーニングと呼ばれ、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのさまざまな手法を使用して実施できます。

ニューラル ネットワークをトレーニングしたら、それを使用して、受け取った新しいデータで予測を行うことができます。

ディープ ラーニングと ML はどちらも AI の一分野であり、ML はディープ ラーニングを含むさまざまな手法を包含するより広範な用語です。ML とディープ ラーニングのアルゴリズムはどちらも、タスクとアルゴリズムに応じて、ラベル付きデータまたはラベルなしデータでトレーニングできます。

ML とディープ ラーニングはどちらも画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクに適用できますが、ディープ ラーニングはデータの階層表現を学習できるため、画像分類やオブジェクト検出などの複雑なパターン認識タスクにおいて、多くの場合、従来の ML を上回ります。

ディープ ラーニングは、以下のようなさまざまな用途で使用できます。

• 画像認識: 人、動物、場所など、画像内の物体や特徴を識別します。
• 自然言語処理: カスタマー サービスの chatbot や迷惑メールフィルタなどで、テキストの意味を理解するのに役立ちます。
• 金融: 金融データの分析と市場動向の予測に役立てることができます。
• テキストから画像: Google 翻訳アプリなどで、テキストを画像に変換します。

ディープ ラーニング モデルにはさまざまな種類があります。最も一般的なタイプは次のとおりです。

CNN は画像認識と処理に使用されます。特に、画像に写り込んだ物体が部分的に見えたり、歪んだりしている場合でも、特定に優れています。

深層強化学習は、ロボット工学とゲームプレイに使用されます。エージェントが環境と対話し、報酬や処罰を受けることによって、環境内での行動方法を学ぶことができる ML の一種です。

RNN は自然言語処理と音声認識に使用されます。特に文やフレーズの文脈を理解するのが得意で、テキストの生成や言語の翻訳に使用できます。

ディープ ラーニング モデルを使用することには、次のようないくつかのメリットがあります。

• データ内の特徴間の複雑な関係を学習できる: これにより従来の ML の方法よりも学習能力が強力されます。
• 大規模なデータセットでのトレーニング: これにより非常に高いスケーラビリティが実現し、幅広い経験から学習して、より正確な予測を行うことができます。
• データドリブンの学習: DL モデルはデータドリブンな方法で学習できるため、トレーニングに人手を要する度合いが低減し、効率とスケーラビリティが向上します。これらのモデルは、センサーやソーシャル メディアのデータなど、絶えず生成されているデータから学習します。

ディープ ラーニングには、次のようないくつかの課題もあります。

• データ要件: ディープ ラーニング モデルは学習に大量のデータを必要とするため、利用可能なデータが少ない問題にディープ ラーニングを適用することは困難です。
• 過学習: DL モデルは過学習になりやすい傾向にあります。つまり、基礎となる関係ではなく、データ内のノイズを学習する可能性があるということです。
• バイアス: ベースとなっているデータによっては、モデルにバイアスがかかっている可能性があります。これは、不公平な予測や不正確な予測につながる可能性があります。ディープ ラーニング モデルのバイアスを軽減する措置を講じることが重要です。