【初心者でも5分でわかる】今話題のディープラーニングを”わかりやすさ重視”で徹底解説

【初心者でも5分でわかる】今話題のディープラーニングを”わかりやすさ重視”で徹底解説

本記事では今話題の「ディープラーニング」について
とにかく“わかりやすく”“簡潔に” 解説します。

「ディープラーニングって最近よく聞くけど実際何かわかんないや」
って人や、
「なんか人工知能のあれでしょ?でも難しそうだし取っ付きにくいな…」
という方におすすめな記事に仕上げてあります。

これを読めばディープラーニングについての基礎的な知識は
すべて身につく思うので、是非最後まで読んでディープラーニングについて理解してみてください。

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ディープラーニングってなに?

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まずは、定義を見てみましょう。
「ディープラーニング」で検索して一番上に出てくるMathWorksのサイトでは
ディープラーニングを、

ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つ

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

と定義づけています。

いまいちピンときませんね。
ではこちらではどうでしょうか。

人間と同じように機械も勉強をします。例えば学校の先生は生徒に勉強ができるよう暗記学習させたり、音読やリスニング学習などいろんな方法で勉強をさせますよね。

これと同じです。
『私たちがコンピュータの先生になって機械がタスクを行えるよう勉強させる方法が”ディープラーニング”なんです。』

少しわかったのではないでしょうか。
機械は学習しないと何も行うことができません。

そこで私たちが機械に対してディープラーニングを行う事で、
機械がヒトと同じようにいろんなタスクをできるようになるわけです。

ディープラーニングってどんなところに使われてるの?

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では、実際にディープラーニングはどんなところで使われているのでしょう。
「機械がまるで人間のように学んで、実際に行動する。」
いくつかピンとくるものが思い浮かんだのではないでしょうか。

あなたの身近にあるディープラーニングの活用事例を
いくつかご紹介しましょう。

例えば、「Iphoneのカメラロール」
撮った写真や保存した写真が蓄えられているアプリですよね。

そのアルバムの中に”ピープル”というフォルダがあると思います。
これは、撮りためた写真を人物やグループごとに分類してくれるものです。

なんと機械が自動的に”人の顔”を認識し、分類。
その人の写っている写真のみのフォルダを作成してくれるのです。

つまり、機械が人の顔の特徴を”ディープラーニング”で学習し、
分類してくれるわけです。

もちろん人間が写真を見れば、
写真を人で分類するという行為はそんなに難しいことではないと思います。

ただ、写真の数が1000枚や2000枚。
はたまた10000枚以上あったらどうでしょう。
面倒くさくてできないですよね。

しかし、機械は違います。
どんなに多くの作業でも“早く”、そして“休むことなく”行ってくれます。

ここでようやくディープラーニングの定義の意味がわかったでしょう。
「ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つ」
機械が人間と同じように学習し、人間と同じような作業ができるように
学習する方法としてディープラーニングがあるわけですね。

また、最近話題の「スマートスピーカー」もディープラーニングを活用した製品です。
Google Home” や “Amazon Echo” が有名ですね。

これらの機械は私たちが、
「OK, Google!今日の天気を教えて!」
と話しかけるとすぐにインターネット上から情報を拾ってきて私たちに教えてくれます。

「OK, Google!今日の私の予定は?」
あらかじめカレンダーに登録しておいた情報をすぐさま拾ってきて
私たちに伝えてくれます。

こちらもそうですが自分で調べればわかることですが、
話しかけるだけで機械は一瞬でやってくれるのです。

しかしディープラーニングを用いたスマート・スピーカーの凄さは
これだけではありません。

スマート・スピーカーは私たちが普段聴いている曲を細かく分析、
学習することで、私たちそれぞれの好みに合った曲を探して自動で流してくれるんです!

限られた曲の中から自分の好きな曲を決めることは簡単ですが、
何百万、何千万とある曲の中から自分の好みの曲を探すのってほぼ不可能ですよね。

しかし、ディープラーニングを用いて機械学習が行われたことで
より高い精度でこれが可能になったわけです。

アメリカの家庭では1870万世帯、実にアメリカの家庭の20%に
スマート・スピーカーは普及しています。

それだけディープラーニングを活用した技術は今注目されているという事ですね。

是非あなたの周りのディープラーニングを活用した技術。
探してみてください。

ディープラーニングの仕組み

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ここから少し専門的な内容になりますが、
非常に簡単に説明するので安心してくださいね!

さて、機械は実際どのようにしてディープラーニングを用いて
学習しているのでしょうか。

ディープラーニングの手法は、
「ニューラルネットワーク構造」がキーとなります。

ニューラルネットワークとは何ぞや?
という人もいると思いますが、こちらの図を見てみましょう

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「ほう?なんじゃこりゃ(笑)」

全然わからないですよね。
こちらはヒトの神経細胞である「シナプス」と同様な神経伝達の仕組みを機械的に作ったものです。
これがいわゆる「ニューラルネットワーク」です。

それではヒトの体に例えてこちらのニューラルネットワークとはなにか見てみましょう。

ヒトは脳から指令が出されるとシナプスを介して
全身の組織へ指示が出されます。

例えば、
脳「向こうからボールが飛んできたぞ!避けろ!」
と命令すると、体が動いて見事ボールを避けます。

この仕組みを機械で作るわけです!

上記の図をもう一度見てみましょう。

まず入力信号(ヒトで言う脳の指示)が機械に入力されてます。
すると入力された情報(入力層)は中間層に送られ情報が処理されます。
そして条件を満たすと中間層から情報が出力層(ヒトで言う体)に送られ、出力信号が出るといった流れです。

ディープラーニングとはこのニューラルネットワークの中間層が
多層化したモデルで、より利用可能な情報を出力することができる仕組みになっています。

画像分類システムを用いた具体例を見てみましょう。
こちらの図を見てください。

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こちらが画像分類システムを模したニューラルネットワークになります。

入力層から「猫の画像」を入力すると、
中間層で「色や目・耳・口の形。顔の構成など情報」を判別し、
出力層から「これは”猫”です。」と機械が教えてくれるわけです。

素晴らしい仕組みですね!

まとめ

今回はとにかく“わかりやすさ重視”で説明させていただきましたが、
「ディープラーニング」がどういったものなのかわかったと思います。

これからAIファーストの時代が来ると言われています。

時代の波に乗り遅れないよう、人よりも時代の一歩も二歩も先を歩むためにも、
AIやプログラミングについての知識は少しでも持っていたほうがいいかもしれませんね。

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