ニューラルネットワークとは？基本から種類や仕組み、活用事例｜機械学習・ディープラーニングの違いを解説
INDEX
- ニューラルネットワークとは？
- ニューラルネットワークの基本
- ニューラルネットワークの歴史
- ニューラルネットワークの種類
- CNN
- DNN
- RNN
- LSTM
- ニューラルネットワークの仕組み
- 3つの層で成り立つニューラルネットワーク
- ニューラルネットワークと機械学習・ディープラーニングの違い
- ニューラルネットワークと機械学習の違い
- ニューラルネットワークとディープラーニングの違い
- ニューラルネットワークの学習方法
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- ニューラルネットワークの活用事例
- BERT
- ニコニコ動画にもニューラルネットワークが！
- ニューラルネットワークを理解するのに必要な知識？
- プログラミングの基礎
- 数学の知識は必須
- 機械学習の知識も必須
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
皆さんはニューラルネットワークをご存じですか？ニューラルネットワークは私たちの脳の神経回路を人工的に再現したモデルです。このニューラルネットワークでどんなことができるのか、気になる方も多いはずです。
本記事ではニューラルネットワークを中心にその種類や仕組み、活用事例などをご紹介していきます。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークとはどういうものか、まずは基本的な情報を中心にご紹介していきます。
ニューラルネットワークの基本
ニューラルネットワークは人間の脳内細胞を数式で表現したものです。人間の脳の中にはニューロンと呼ばれる神経細胞があり、シナプスを通じて情報が伝達されます。この仕組みを数理モデルで表現することができ、実際に表現したのがニューラルネットワークです。
シナプスは「重み」で再現することができ、重みを調整していくことで正解に近づけられます。そして、調整を重ねていく中で学習を重ね、最終的な答えにたどり着くことになります。
ニューラルネットワークの歴史
ニューラルネットワークの歴史は実は古く、既に理論は戦前のうちに提唱されていました。実際にニューラルネットワークの開発が行われたのは1950年代で、システムが開発されてブームを迎え、問題点が見つかって落ち着くことを繰り返していきます。
21世紀に入ってからもニューラルネットワークのブームは始まりました。このブームは今も続いており、技術革新の加速度的な進化を実感させます。
ニューラルネットワークの種類
ニューラルネットワークの種類にはいくつかの種類があります。ここからはニューラルネットワークの種類についてご紹介していきます。
CNN
CNNはConvolutional Neural Networkの略称で、「畳み込みニューラルネットワーク」という呼ばれ方をされています。画像認識で用いられることが多いニューラルネットワークの1つで、画像データを畳み込んでいく方法が特徴的です。
CNNについての詳しい記事はこちら
DNN
DNNはDeep Neural Networkの略で、ニューラルネットワークを何層にも重ねたモデルとなっています。本来ニューラルネットワークは3層で構成されていますが、DNNは何層にもわたってニューラルネットワークを重ねているので、たくさんのデータを瞬時に学習できるので、ディープラーニングにも応用されやすいです。
DNNについての詳しい記事はこちら
RNN
RNNはRecurrent Neural Networkの略で、こちらは再帰型ニューラルネットワークと呼ばれています。自然言語を扱う分野で用いられるもので、時系列データを扱うニューラルネットワークです。
記憶力を有しているのが特徴的で、一定の言葉を覚えつつ作業が進められます。翻訳や音声認識にも用いられます。
RNNについての詳しい記事はこちら
LSTM
LSTMはLong Short Term Memoryの略で、RNNの進化版です。ニューラルネットワークにある短期記憶を長い間記憶し続けられるのが特徴的です。別名「長・短期記憶」と呼ばれ、ディープラーニングではよく用いられるニューラルネットワークとなっています。
LSTMについての詳しい記事はこちら
ニューラルネットワークの仕組み
ニューラルネットワークはどのような仕組みによって成り立っているのか、ここからはニューラルネットワークの仕組みについてご紹介します。
3つの層で成り立つニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは3つの層で成り立っています。1つは入力層、2つ目は中間層、そして出力層です。入力層にデータが入ると、特徴量と呼ばれる数値を入力して中間層を介して出力層に流れる仕掛けです。
中間層は別名隠れ層とも呼ばれ、この隠れ層を何重にもすることで複雑な問題を解決で居kるようになっています。何層もあることでそれぞれの層が別のことを考えて認識するようになるため、より複雑な処理が行えるようになります。
ニューラルネットワークと機械学習・ディープラーニングの違い
ここからはニューラルネットワークと機械学習・ディープラーニングの違いについてご紹介していきます。
ニューラルネットワークと機械学習の違い
ニューラルネットワークと機械学習は実は似ている点もありながら若干異なる部分があるという関係性です。ニューラルネットワークと機械学習の関係性は機械学習を行う中での1つの方法としてニューラルネットワークがあるという形です。
つまりニューラルネットワークと機械学習は機械学習が主、ニューラルネットワークが従よのような間柄と言えます。
ニューラルネットワークとディープラーニングの違い
ニューラルネットワークとディープラーニングの関係性は、ニューラルネットワークを進化させた形がディープラーニングという関係性です。その根拠となるのがニューラルネットワークの中間層です。ディープラーニングはニューラルネットワークの中間層を増やしたものであり、増やすことで複雑な問題を解決できるようになっています。
先ほどもご紹介したニューラルネットワークの種類の中にDNNがありましたが、まさにそれがディープラーニングと言えます。
ディープラーニングについての詳しい記事はこちら
ニューラルネットワークの学習方法
ニューラルネットワークでは多くのデータをベースにして学習を行っていきます。ここからはニューラルネットワークの学習方法についてご紹介していきます。
教師あり学習
教師あり学習はたくさんの入力データの中に正解のデータを与え、正解のデータを踏まえて学習を行っていく手法です。正解のデータが明らかに存在するケースで用いることができ、画像を分類する際に用いることになります。
教師なし学習
一方で教師なし学習は、教師あり学習にあった正解のパターンがないタイプです。パターンを求めていく手法となっており、機械学習の中でもオーソドックスな学習法と言われています。何より教師なし学習はラベル付きのデータを必要としないため、教師あり学習と比べると汎用性は比較的高いと言えます。
ニューラルネットワークの活用事例
ニューラルネットワークを実際に活用しているケースは多く存在しますが、ここからは活用事例についてご紹介します。
BERT
BERTはBidirectional Encoder Representations from Transformersの略称で、ディープラーニングの1つです。自然言語処理を行い、文脈で判断しながら単語を理解していくのが特徴的です。
これまでの自然言語処理は一方通行的にしか判断できませんでしたが、BERTは双方向で対応できるため、より正確な認識が行えるようになりました。このBERTはTransformerと呼ばれるニューラルネットワークを活用しており、今までよりも複雑な処理が行えるようになっています。
BERTについての詳しい記事はこちら
ニコニコ動画にもニューラルネットワークが！
ニコニコ動画は画面にコメントが流れるという画期的なシステムを採用したことでも知られています。実はニコニコ動画にもニューラルネットワークは用いられています。用いられているのはコメントのチェックです。
ニコニコ動画では誹謗中傷などのコメントが出てきた際、今までであれば人の目でチェックして削除していましたが、ニューラルネットワークの導入で人の目で見なくても済む割合が増え、負担が軽減されています。生配信でコメントを消していくことはかなり大変ですが、ニューラルネットワークを用いればスムーズに行えます。
ニューラルネットワークを理解するのに必要な知識？
ニューラルネットワークはディープラーニングにも通じるため、ある程度の知識を持ってから臨んだ方が当然成果は得られやすくなります。では、どんな知識が必要なのかについてご紹介します。
プログラミングの基礎
ニューラルネットワークを学ぶ以前にプログラミングの基礎を理解する必要があります。その理由は機械学習を行う際にライブラリを活用するためで、このライブラリはプログラミングの知識がないと使いこなせません。
ニューラルネットワークやディープラーニングにおいてはPythonを学ぶことがおすすめです。理由は明快で、Pythonを使う機会が多いからです。Pythonを正しく理解できるレベルになれば基礎力はついたと言えます。
数学の知識は必須
そもそもニューラルネットワークは数理モデルで人間の脳神経の回路を表現したものなので、当然のことながら数学の知識は必須です。ニューラルネットワークで用いられるのは微分積分や線形代数、そして統計も含まれます。
数学の知識は必須と書きましたが、高校数学の内容が理解できる方であれば心配いりませんし、これから知識をつけたい方も高校数学を理解できるレベルにまで持っていければニューラルネットワークに必要な知識はついていると言えるえｄしょう。
機械学習の知識も必須
当然のことながら機械学習関連の知識も必須です。機械学習とはどういうものかをイチから学んでいくことがまず重要であり、データベースを扱うため、R言語などの知識も欠かせません。
最初のうちは基本的なことさえわかればよく、あとは実践の中で修正していくことが大切です。完璧にしてから実践したい気持ちを持つ方は多いですが、やってみなければわからない部分や、やっていく中で分かる部分もあるため、まずは上記の知識をつけていくことが求められます。
まとめ
ニューラルネットワークはディープラーニングにもつながる大事なシステムであり、ディープラーニングへと進化を遂げていくのに欠かせないアイテムでもあります。最近ではkaggleで学ぶ初心者・入門者も多く、一定の基礎知識をつけてから学んでいくのも1つの手です。
奥が深いディープラーニング、ニューラルネットワークの世界ですが、ものづくりと同じで起訴からコツコツと積み重ねていくことが重要です。加速度的な進化を遂げるAIの世界においてインプットとアウトプットを激しく行うことが求められます。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
