ディープラーニングに集まる注目と課題

ディープラーニング機械学習の手法のひとつです。

ディープラーニングはAIの急速な発展を支える技術であり、様々な分野においての実用化を実現するために日々進歩しています。

自動運転や音声認識などにおいて重要な役割を果たしています。

ではなぜディープラーニングが注目を集めているのでしょうか？

ディープラーニングは、従来の技術で実現可能であったレベルをはるかに超えるパフォーマンスの達成を実現します。

ディープラーニングの技術は、ニューラルネットワークをベースとしています。

ニューラルネットワークを多層にして用いることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。

ニュートラルネットワークとは？？

人工ニューラル・ネットワーク（ANN）またはシミュレートされたニューラル・ネットワーク（SNN）としても知られるニューラル・ネットワークは、機械学習のサブセットであり、ディープ・ラーニング・アルゴリズムの中心に位置するものです。 その名称と構造は人間の脳から着想を得ており、生体ニューロンが信号を相互に伝達する方法を模倣しています。

人工ニューラル・ネットワーク（ANN）は、入力層、1つ以上の隠れ層、出力層を含む、複数のノード層で構成されています。 各ノード（人工ニューロン）は別のノードに接続し、関連する重みとしきい値を持ちます。 個々のノードのいずれかの出力が、指定されたしきい値を超えると、そのノードがアクティブ化されて、ネットワークの次の層にデータが送信されます。 しきい値を超えなければ、データはネットワークの次の層に渡されることはありません。

引用：ニューラル・ネットワークとは – 日本 | IBM

多層構造のニューラルネットワークに大量の画像、テキスト、音声データなどを入力することで、コンピュータのモデルはデータに含まれる特徴を各層で自動的に学習していきます。

この構造と学習の手法がディープラーニング特有であり、これによりディープラーニングのモデルは極めて高い精度を誇り、時には人間の認識精度を超えることもあります。

ディープラーニングの重要性とは？

ディープラーニングは高いレベルの認識精度を持ちます。

この技術は自動運転分野における安全性を担ったり、家庭用電気機器においてもユーザーに大きな価値をもたらします。

ディープラーニングは理論としては1980年代に存在していましたが、インプットデータの不足や、コンピューターの処理能力不足により実用化には至っていませんでした。

しかし、近年の技術発達により、収集された莫大な画像・音声などのインプットデータや、コンピューター処理速度の向上により、実現可能なモノとのありました。

ディープラーニングは、人間を凌ぐ高精度での学習・解析技術として、各産業で導入する企業が増えています。

ディープラーニングの応用例

ディープラーニングは幅広い分野に活用されています。

自動運転：一時停止標識や信号機、歩行者検知のようなものを自動認識し、事故の減少に役立てられています。

航空宇宙・防衛：衛星から物体認識・物体検出を行い、地上の部隊の安全性をを判断することに活用されています。

医療：がん細胞の自動検出に活用されています。

産業オートメーション：人や物が機械の危険域内に侵入した場合の自動検知に活用することで作業者の安全性向上に役立てられています。

ディープラーニング – これだけは知っておきたい3つのこと – MATLAB & Simulink (mathworks.com)