ディープラーニングの基礎を優しく解説【人に説明できるようになる】
こんにちは、AIのプログラミングスクールに6ヶ月通った
現役診療放射線技師のおたけです。
昨今、AI、ディープラーニング、機械学習というワードを聞かないことはないぐらい私たちの生活に身近になりました。
実際使用している我々としては、そのAIの恩恵を受けるだけで満足かもしれません。
なんとなく「機械が人間のように動くのだろ」とか「すごいことができるのだろ」
程度で終わっている方が多いと思います。
しかし、原理の部分を理解すると得られるメリットがたくさんあります。
私が原理を理解して良かったと思う点
- 実際にAIの仕組みを学ぶと本当におもしろい。
- 原理が分かると、出来ることと出来ないことの予想がつく。
- AIが導入されている家電製品を正しく賢く使える。
- 自社製品の強み、弱みが分かる。
- 他社製品の強み、弱みが分かる。
今回、AIという大きいくくりの中にあるディープラーニング（深層学習）について
身近な物を例えに基礎を解説していきます。
それでは始めましょう！！
目次
まず、ディープラーニング（深層学習）とは？
そもそもディープラーニング（深層学習）って何？っていう話なのですが、
一言でいうと、
「ニューラルネットワークを複雑な構造にした情報処理技術」
（引用：初めての医用画像ディープラーニング）
「ニューラルネットワークすら分からない」そう思った方、
ご安心ください！順番に紐解いて行きます！
ニューラルネットワークから理解しよう
まず、ニューラルネットワークから見ていきましょう。
ニューラルネットワークとは、人間の大脳にある神経のネットワークを模した構造をしています。
神経細胞であるニューロンは大脳の中に無数にあり、その1個1個が根を張るように結びついています。
情報を伝達する過程で、シナプス（脳内の情報伝達物質）1個1個がそれはあっちだ、これはこっちだとルートを変更させ、答え（例えば、計算したり、物を判別したり）を導きだします。
ここで人がビールと赤ワインを判別する例を見てみましょう。
1番左の入力層に色、度数、苦い甘い？という情報を入力します。
例えば、ビールだったら黄色、度数5%、苦いという情報が入力されます。
そうすると、中間層のノード（○をノードといいます）でそれぞれ入力された情報を元に次に進む場所を決めます。
最終的に出力層のビールという答えに辿り着きます。
これが、ざっとした情報処理の流れになります。
今の一連のなかで中間層のノードの層を何段階にしたもの（より深くしたもの）を
ディープラーニング（DeepLearning）といいます。
ようやくディープラーニングについて説明できましたね。
ニューラルネットワークは学習できる
もうひと踏ん張りいきましょう。
このニューラルネットワーク、実は学習することができます。
先程のビールと赤ワインでみてみましょう。
成人になったばかりの人は、お酒を飲んだことがないので
色は分かるにしても、味や度数については分かりません。この時点では、中間層のノード達は次にどこに誘導するかまだあやふやの状態です。
そこで、実際に何回か飲む経験を積むことで、中間層のノード達が学習し、正解に導く精度を高めていきます。
ディープラーニングはどう学習するのか？
では、どのように学習していくのでしょうか？
学習には教師あり学習と教師なし学習があります。
教師あり学習は先程の例でいうと、たくさんの銘柄のビールを飲んで味を覚えるようなものです。
銘柄を確認しながら飲んで、グラスに注がれたビールの銘柄を言い当てていきます。
そこで、間違えたらフィードバックし、正答率を高めていきます。
一方、教師なし学習は、銘柄の情報なしでたくさんの種類のお酒を飲んでいき、グループ分けをするようなものです。
ビール、ワイン、焼酎、ウイスキーなどなど飲み続けると、
この見た目、この味はA（ビール）に分類されるな、これはB（ワイン）に分類されるなというように学習していきます。
ここでA、Bと書いた理由は、教師なし学習ではビール、ワインという名詞自体分からない状態だからです。
つまり、教師なし学習では、グループ分けした後に、人間が意味付けをしていきます。
まとめ：ディープラーニングの基礎を優しく解説
これでディープラーニングの基礎中の基礎のところは網羅できました。
私は、原理を思い出すときは、このようにして思い出しています。
これで人にも説明できるのではないでしょうか？
みなさまの理解につながると嬉しいです。
それでは！！
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