深層学習は様々な業界に革命をもたらした革新的な技術となっています。膨大なデータから複雑なパターンを効率的に抽出することにより、人工知能(AI)と機械学習(ML)の新たな領域を開きました。医療、輸送、娯楽などさまざまな分野に活用されています。今日、このような分野での活用例を詳しく見ていきましょう。

深層学習とは?

深層学習の定義

深層学習とは3層以上の人工ニューラルネットワークのトレーニングに焦点を当てた機械学習のサブ分野です。このニューラルネットワークが人間の脳の構造と機能にインスピレーションを受けており、大量のデータから学習して情報を処理するニューロンの相互接続を模倣しています。単一層のニューラルネットワークは近似予測を提供できますが、追加の隠れ層を含めることで最適化と精度を大幅に向上させることができます。

深層学習と機械学習を区別

深層学習と機械学習はよく同じ意味で使用されていて、類似点はありますが同一のものではありません。深層学習は機械学習の一部ですが、非構造化データを処理し、特徴抽出を自動化する機能によって区別されます。

機械学習アルゴリズムが構造化されラベル付けされたデータに基づいて予測を行います。入力データから特定の特徴を定義し、それをテーブルに編成することが含まれます。機械学習で非構造化データを利用できますが、通常はそれを構造化形式に変換するための前処理が必要です。

一方、深層学習では、機械学習に通常必要となるデータの前処理のほとんどが不要になります。このようなアルゴリズムは、テキストや画像などの非構造化データを直接処理し、関連する特徴の抽出を自動化できます。精度を向上させるために、深層学習アルゴリズムは勾配降下法や逆伝播などのプロセスを採用し、アルゴリズム自体を調整してデータに適合させることができます。

深層学習の仕組みは?

深層学習は相互接続されたノードの複数の層で構成されるニューラルネットワークに依存しています。このようなネットワークが人間の認知プロセスと同様に、パターンを識別し、情報を分類することができます。新しい情報を既存の知識と比較することにより、結論と予測を行うことができます。

深層学習モデルのトレーニングにラベル付きデータをモデルに公開することが含まれ、ニューラルネットワークがその重みとバイアスを調整して予測誤差を最小限に抑えることができます。このトレーニングプロセスは通常、順伝播と逆伝播を通じて実行されます。

順伝播中、データがネットワーク内を流れ、予測や分類が徐々に洗練され最適化されます。入力層がデータを受信し、出力層は最終的な予測を生成します。一方、バックプロパゲーションは、予測の誤差を計算し、層を逆方向に移動することで重みとバイアスを調整します。この反復プロセスにより、ニューラルネットワークの精度が時間の経過とともに向上します。

たとえば、医療画像内の病気を検出するためにトレーニングされた深層学習モデルを考えてみましょう。医療画像の大規模なデータセットが与えられると、モデルのアルゴリズムはこれらの画像内のピクセルパターンから学習し、様々な病気を示す特徴を特定し、病状を正確に分類して診断できる予測モデルを作成します。トレーニングを繰り返すたびにモデルの知識が向上し、正確な予測を行う能力が強化されます。

深層学習アルゴリズム

深層学習アルゴリズムは非常に複雑であり、特定の問題やデータセットを解決するために設計された様々なタイプのニューラルネットワークがあります。下記のその中の一部の例です。

1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

CNN(ConvNet)は、主に画像処理とオブジェクト検出に使用される深層学習システムです。元々、数字と郵便番号文字を認識するために設計されました。現在、CNNが衛星画像の識別、医療画像処理、時系列予測、異常検出に使用されています。

畳み込み演算を使用して特徴を抽出する複数のレイヤーを通じてデータを処理できます。畳み込み層には特徴マップを修正するRectified Linear Units(ReLU)が含まれています。プーリング層がサンプリング アルゴリズムを使用してこれらの特徴マップを修正し、その次元を削減します。次に、平坦化された2次元配列が完全接続層に渡され、画像が分類され、そのカテゴリが識別されます。

2. 長短期記憶ネットワーク(LSTM)

LSTMは長期的な依存関係を記憶するリカレントニューラルネットワークの一種です。過去のデータを保存し、以前の入力のメモリを保持できるため、時系列予測に最適です。異なる方法で通信する4つの相互作用する層で構成されるチェーン状の構造を持っています。時系列予測だけでなく、音声認識、医薬品開発、音楽作曲などにも活用されています。LSTMでは、前の状態の無関係な詳細は記憶されません。代わりに、特定のセル状態値が選択的に更新され、セル状態の特定の部分が出力として生成されます。

3. リカレントニューラルネットワーク(RNN)

リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、有向接続のサイクルを使用して、長短期記憶ネットワーク(LSTM)ユニットからの入力をRNNの現在のフェーズの入力として使用できるようにする、ニューラルネットワークの一種です。これにより、LSTMユニットが入力を一定期間記憶することができます。RNNは画像キャプション、時系列分析、手書きデータの認識、および機械翻訳で一般的に使用されます。

RNNでは時刻(t-1)からの出力が時刻tの入力として供給され、時刻tからの出力が時刻t+1の入力として供給されます。このプロセスは、任意の長さのすべての入力に対して繰り返されます。履歴情報を保存するため、モデルサイズが増加しても入力サイズは増加しません。

4. 敵対的生成ネットワーク(GAN)

GANとはトレーニングデータと一致する新しいデータを生成するために使用される深層学習アルゴリズムです。偽のデータを作成するジェネレーターと、そのデータから学習するディスクリミネーターで構成されます。天体画像の鮮明化や重力暗黒物質のシミュレーションなど、さまざまな分野で使用されています。また、ビデオゲームのグラフィックを改善し、リアルな漫画や人間の顔を作成することもできます。トレーニング中にジェネレーターが偽のデータを作成し、ディスクリミネーターはそれが偽であることを認識することを学習します。更新された結果は、将来のトレーニングに使用されます。

5. 放射基底関数ネットワーク(RBFN)

RBFNとは入力層、隠れ層、出力層の 3 つの層を持つニューラルネットワークです。活性化関数として動径関数を使用し、主に時系列予測、回帰テスト、分類に使用されます。タスクを実行するためにトレーニングデータセット内の類似性を測定します。入力層が入力ベクトルを受け取り、データを識別します。一方、隠れ層にはデータを分類するガウス伝達関数を持つニューロンが含まれています。出力層がラジアルベースのデータとパラメーターとして渡されたガウス関数の線形結合を使用して出力を生成します。

6. 多層パーセプトロン(MLP)

MLPは深層学習で使用されるフィードフォワードニューラルネットワークの一種です。異なる活性化関数を持つパーセプトロンの複数の層で構成されています。MLPには、同じ数の接続を持つ入力層と出力層があり、その間に隠れ層があります。画像および音声の認識および翻訳ソフトウェアに一般的に使用されます。

MLPが動作するために、入力層でデータを受信します。入力層は重みを介して隠れ層に接続されます。どのノードをアクティブ化するかを決定するには、tanh、sigmoid、ReLUなどのアクティブ化関数が使用されます。モデルがデータセットから目的の出力を達成するためにレイヤー間の相関関係を理解するようにトレーニングされます。

7. 自己組織化マップ(SOM)

SOM(自己組織化ニューラルネットワーク)は、高次元データを視覚化するためにTeuvo Kohonen氏によって発明されました。これを行うために、SOMがノードの重みを初期化し、トレーニングデータからランダムなベクトルを選択して依存関係を見つけます。勝者ノード、つまりベストマッチング ユニット(BMU)が検出され、サンプルベクトルに基づいて時間の経過とともにノードを改良するために使用されます。BMUに近いノードが見逃されないように、複数回の反復が行われます。RGB色の組み合わせは、SOMがデータ視覚化ツールとしてどのように機能するかを示す一例です。

8. 深層信念ネットワーク(DBN)

DBNとは潜在変数と確率変数の層を備えた生成モデルです。ボルツマンマシンとしても知られており、RBMレイヤーを使用して前および後続のレイヤーと通信します。ビデオや画像の認識、および移動オブジェクトのキャプチャに使用されます。

Greedyアルゴリズムとトップダウン アプローチを使用して重みを生成します。上部の 2 つの隠れ層でギブズ サンプリングを使用し、次に祖先のサンプリング方法を使用して可視ユニットからサンプルを抽出できます。DBNは、ボトムアップのアプローチを通じて、すべてのレイヤーに存在する潜在的な価値から学習します。

9. 制限付きボルツマンマシン(RBM)

RBMとはGeoffrey Hinton によって開発された確率的ニューラル ネットワークであり、指定された入力セットの確率分布から学習できます。次元削減、回帰、分類、トピック モデリングに使用され、DBNの構成要素となります。隠れユニットを介して接続された可視層と隠れ層で構成され、バイアス ユニットが出力を生成します。RBMには前方パスと後方パスの 2 つのフェーズがあります。すべての入力の重みを考慮して、フォワード パスでエンコードされます。バックワードパスはこの入力重みを再構築された入力に変換し、その後、個々の重みと結合して、アクティブ化と出力生成のために可視レイヤーにプッシュされます。

深層学習の活用例

仮想アシスタント

仮想アシスタントの例には、Amazon Alexa、Cortana、Siri、Googleアシスタントなどがあります。完全に機能するには、インターネットに接続されたデバイスが必要です。仮想アシスタントは、コマンドごとに、過去のインタラクションに基づいた深層学習アルゴリズムを活用してユーザー エクスペリエンスを向上させます。

医学的診断

深層学習モデルは、皮膚がん、糖尿病網膜症、肺がんなどの医療画像からさまざまな病気を検出するために開発され、医師がより正確な診断を下せるように支援しています。

チャットボット

チャットボットは、オンラインでテキストベースまたはテキスト読み上げの会話を行い、人間のようなコミュニケーションとアクションをシミュレートします。顧客とのやり取り、ソーシャル メディアマーケティング、インスタントメッセージングで広く使用されています。機械学習および深層学習アルゴリズムを使用して、さまざまなタイプの応答を生成します。

視覚認識

深層学習により画像の分類と認識タスクが簡素化されます。深層学習アルゴリズムにより、場所、顔、出来事、日付などの視覚コンテンツを分析することで、ライブラリ内の画像の効率的な整理と検索が可能になります。

自動運転車

この車両は大規模なデータセットを使用した広範なトレーニングを通じて、行動し、対応する方法を学習します。ウーバーやアマゾンなどの企業はオンデマンドの食品配達や荷物輸送など、さまざまな用途に向けた自動運転車を開発している。自動運転車は、センサー、カメラ、地理マッピング、洗練されたモデルを利用して交通を誘導し、安全を確保します。

ロボット工学

ロボットはリアルタイムの更新を利用する深層学習技術を活用して障害物を検出し、その経路を即座に計画します。病院、工場、倉庫、在庫管理、製品製造などに応用されています。例としては、インタラクションに反応し、食器洗い機からの荷降ろしなどのタスクを実行し、転倒後にバランスを取り戻すことができるボストン ダイナミクス ロボットが挙げられます。

結論

深層学習は現代の幅広い産業で採用されている重要な技術であり、機械が複雑なタスクを驚くべき精度で実行できるようにします。この記事では、深層学習の基礎を学び、その基本原理を理解し、多くの手法や事例を探ることで、現実世界の問題を解決し、様々な業界のイノベーションを促進する上で、この技術が持つ計り知れない力をしっかりと理解してもらうことを目的としています。