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深層学習とは?その仕組みや応用例について分かりやすく解説!

深層学習は人工知能要素技術の1つと位置付けられています。この深層学習を活用することによって、様々な技術やサービス、ビジネスなどに生かすことが可能です。今回はそんな、深層学習の仕組みや応用例について分かりやすく解説していきます。

深層学習とは?

深層学習とはどのようなものか、ご存知でしょうか。近年、人工知能技術が注目を集めていますが、機械学習の一つである「深層学習」という言葉を耳にしたことがある方もいらっしゃるかもしれません。しかし、具体的な概要やその仕組みを理解している方は少ないでしょう。

深層学習を活用することによって、多くのサービスやビジネスを展開することができます。以下では、深層学習の概要や仕組みについて解説していきます。

深層学習の概要

深層学習とは、ディープラーニングとも言われる機械学習の方法の1つです。人間の神経細胞の仕組みを再現したニュートラルネットワークが用いられており、画像認識や音声認識といった多数の分野で活用されています。

深層学習は近年注目されている自動運転車などにおいても重要視されており、標識を認識することや人と物の区別を行うことも、この深層学習が可能にした技術であると言えるでしょう。また、自動車だけではなく電話やタブレット、テレビなどの音声認識を行う上でも非常に大切な役割を担っており、注目されています。

深層学習の技術はニュートラルネットワークをベースとなっていますが、このニュートラルネットワークを多層にして活用することで、データの特徴をより深めて学習させることができるのです。深層学習のモデルは非常に高い精度を誇り、人間の認識精度を超えてしまうこともあります。

深層学習の仕組み

深層学習の手法としては、多くの場合でニュートラルネットワークの構造が用いられています。このニュートラルネットワークには「隠れ層」と呼ばれるものが存在しており、これまでのニュートラルネットワークであればこの層はおおよそ2〜3枚ほどでした。

しかし、深層学習のモデルにおいては150ほどの隠れ層を持っていることもあります。このような要因から、深層学習のモデルはディープニュートラルネットワークとも呼ばれているのです。

従来においては特徴抽出に関して手作業で行われていました。しかし、深層学習のモデルでは、大規模にラベル付けがなされたデータと、ニュートラルネットワークの構造を用いて学習が行われます。このことによって直接データから特徴量を学習することができるようになり、特徴抽出を行う必要がなくなりました。

ディープニュートラルネットワークにおいてはCNNまたはConvNetと呼ばれる畳み込みニュートラルネットワークが使用されます。この畳み込みニュートラルネットワークでは手作業での特徴抽出は必要なく、画像分類を行う上で特徴量を探さなくても良いメリットがあります。

なぜ、深層学習が注目されるのか

近年、深層学習は人工知能を開発するために不可欠な方法となっています。深層学習を用いて学習を行った人工知能においてはその他の方法で学ばせたものよりも高パフォーマンスを発揮するため、広く注目を集めているのです。
深層学習そのものは歴史が長く、理論自体は1980年代には提唱されていました。昔から存在していた理論が現代になって注目される理由としては、もちろんニュートラルネットワークの研究が進んだこともありますが、それだけではありません。

以下では、深層学習が現代において注目される理由を解説していきます。

学習に利用するデータが用意しやすくなった

深層学習が現代において着目される理由としては、学習に利用するデータが用意しやすくなったことが挙げられるでしょう。これは、インターネットが発達し、深層学習に使用されるデータが入手しやすくなったことが要因しています。また、画像や音声、テキストといった非構造化データ処理の技術が発展したことも理由の一つでしょう。

深層学習の理論が提唱された1980年代においては、大規模データを集めて保存することなどを行うことができませんでした。しかし、現代においては技術の向上によってラベル付けされている大きなデータでも収集することができるようになりました。

こうした背景もあり、データ面で課題のあった深層学習を実現することができるようになったのです。

コンピュータの処理能力が向上した

その他にも、深層学習が注目される理由としてはコンピュータの処理能力が向上したことが上げられるでしょう。深層学習を行うためには、人工知能が多くのデータを比較しつつ学ぶために、高性能GPUが欠かせません。深層学習が提唱された当時はこのような高度な技術がありませんでした。

現代においては技術が進化し、深層学習の精度や効率を高めることが可能になりました。近年のGPUでは「並列構成」となっており、深層学習を効率的に行うことができます。また、クラスターやクラウドなどと同時に使用することによって短時間での処理も可能となりました。

このように、近年ではコンピュータの処理能力が向上したことで深層学習が発展していくための大切な要素となっているのです。

深層学習の方法

現代でも様々な場面で活用される深層学習ですが、具体的な学習方法としては様々な種類があります。それぞれによって異なる特徴を持っているため、違いについてはよく理解しておくと良いでしょう。以下では深層学習を使用した物体認識について解説していきます。

特徴抽出

深層学習の専門的な方法には、ネットワークを特徴抽出器として使用するものが挙げられるでしょう。ネットワークの全ての層は画像から特徴量を抽出する役割があります。そのため、こうした特徴量を抽出することができ、取り出した特徴量は機械学習モデルへの入力として使用することが可能になるのです。

転移学習

転移学習は学習済みモデルの微調整を行うためのアプローチとして用いられています。転移学習ではAlexNetやGoogleNetなどの学習済みのネットワークに対し、そのネットワークにおいて学習されていないクラスを含んだデータを与え、学習を行います。

学習済みのネットワークに対しては修正が必要となりますが、ネットワークを学習させた後は新しいタスクを行うことが可能になるのです。この方法では、ゼロから学習させる場合と異なり、データ数を少量で行うことができるメリットがあるため計算時間の短縮を行うことが可能になります。

ゼロからの学習

ディープネットワークをゼロから学習させる場合には、多くのラベル付けがなされたデータを収集し、特徴量を学習させてモデル化するためのネットワークを構築することが必要です。こういった手法は新たな分野における応用や出力するカテゴリの数が多い際は効果的ではありますが、多くのデータや時間が必要となり、使用頻度としてはあまり高くありません。このような学習には数日〜数週間ほどの時間をかける必要があります。

深層学習の応用例

深層学習は様々な分野において応用されており、ビジネスとしても運用されています。以下では深層学習を応用した具体例について具体的に解説していきます。
深層学習の応用例
・画像認識
・レコメンテーション
・自動翻訳機能
・医療現場への応用
・自動運転

画像認識

深層学習による人工知能学習が普及するまで「画像認識」を人工知能によって行うことは困難な課題でした。人間が犬の画像を視覚で確認し「これは犬である」と理解するのは非常に簡単ですが、一つ一つの動きにプログラムを要していた頃の人工知能では、そのような簡単なことすら難しい問題でした。

しかし、深層学習を用いた方法で人工知能を学習させることができるようになり、画像認識においてもその技術を向上させることが可能になりました。具体的には画像を確認し、その画像がどのようなものなのかを判断できるようになり、精密な判断が求められる顔認証システムなどでも高い精度を誇っています。

レコメンデーション

レコメンデーションとは、顧客の好みを分析し、それぞれに適していると思われる情報を提供するサービスです。

顧客の趣向や様々な情報をあらかじめ登録しておき、過去の購買履歴などを参考にすることで顧客の好みに合っていると思われる商品やサービスを紹介します。

また、オペレーターが顧客の希望に沿って個別に情報収集を行い配信するといった特別なサービスも存在しています。

顧客側からすれば自分が好きな情報へ効率的にアクセスすることができ、情報の提供者からすれば顧客の購買率を高められるので両者にとってメリットがあるのです。

深層学習はこのようなサービスでも利用されており、近年では顧客の満足度の向上と販売促進効果の両方を兼ね揃えているサービスとして注目を集めています。

自動翻訳機能

深層学習は自動翻訳機能においても応用されています。LSTM法を活用した自動翻訳が開発されており、文脈に応じた単語を選択することで人が翻訳しているかのように訳すことが可能です。

これまでは翻訳しても文章にならない形で自動翻訳されてしまい、意味が分からない文が制作されてしまうことが多かったです。しかし、深層学習を活用して翻訳機能の精度を高めることで、かなり意味の通る文章が制作できるようになりました。

また、写真を通じて翻訳を行うようなアプリも誕生しており、画像中に含まれている文字を認識し、多言語に翻訳を行ってくれます。その他にも音声を聞き取って翻訳してくれるアプリも存在していたり、様々な形で翻訳機能が発達してきています。

このように、深層学習を用いることによって自動翻訳機能も向上していると言えるでしょう。

医療現場への応用

深層学習は医療現場でも応用されています。診断画像や健康診断などの数値を人工知能が解析し、患者それぞれに応じた治療法を発見したり病気の早期発見などに役立てることができます。

例えば、画像診断などではレントゲンの読影や心電図解析などが将来AIによって代替されることが期待されています。

また、病歴が長い患者などであれば診療録も膨大となるため、有能な医師であったとしても過去の記録全てを見ることは難しいです。そのような時、人工知能を活用することで、診療時間が限られた医師であっても効率的な診断が行える可能性を高めます。

このように、深層学習を利用した技術が医療の現場において応用されることも増えているのです。

ただし、人工知能による診断はその妥当性の検証が不足していることや法整備の面でまだまだ課題を抱えているため、それぞれの問題を解決しながら導入されていくことが予想されます。

自動運転

自動運転においてはセンサーが取得したデータの解析などで、特に深層学習が活用されることになります。例えばセンサーが映し出している多くの映像から歩行者や自動車、標識などの情報を識別し、自動車をどうすれば制御できるのかについて判断することができるのです。

それぞれをセンサーで適切に認識させるためには、多くのデータを分析し、類似しているものを当てはめるような作業が必要になります。その際に、深層学習の手法が役立ちます。

例えば、同じ自動車であっても、見る角度や光の当たり具合などによって見え方が全く異なることになります。このような異なる条件を一つ一つ学んでいき、人と同じように認識した物体を解析することを可能にするのが深層学習です。

このように、これまでの人工知能であれば対応できなかったことでも深層学習を用いることで解析することが可能になり、自動運転技術の向上に役立っています。

まとめ

深層学習を利用することで、これまでは不可能だった様々なことが行えるようになりました。多数の分野で役立てることができるものの、目的に応じて使い分けることが大切です。

その応用例も幅広く、自動車運転や自動翻訳機能、医療現場への活用など様々なことに利用することが可能です。人間の力だけでは行えなかったことも、深層学習を活用したAI技術によってできるようになったという例も多数あります。

今後も深層学習は発展し続け、人々の生活をより豊かにするために利用されていくでしょう。

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