初心者でもわかるディープラーニング！実際の例でわかりやすく解説

最近ではいろいろなところでディープラーニングが使われるようになり、ディープラーニングという言葉を聞くことも多くなりました。しかし一体ディープラーニングとは何なのか、何ができるのかについてわかりやすく解説されている事は少なく、難しく考えてしまっている人も多いはずです。

しかし、これからの社会ではディープラーニングがさらにさまざまなところで使われるようになると予想されるため、ディープラーニングについて理解することはこれからの社会を生きるためには必要となるに違いありません。

そこで今回は、ディープラーニングを実際の例を交えてわかりやすく解説していきます。ディープラーニングって何？という初心者の方にも、ディープラーニングとは何なのか、実際に何ができるのか、なぜ今さまざまなところで使われているのかが分かるようになっていますので、この記事を読んでディープラーニングについて理解し、今後の仕事や趣味、生活に役立てましょう。

ディープラーニングは機械が自動的に学習して答えを出してくれる

これによって、ディープラーニングでは時に人間以上の精度で物事を解析することができるようになります。最近囲碁の世界チャンピオンに勝利したAI（人工知能）のAlpha Goも、このディープラーニングによって作られて人間を超える知能を身に着けたAI（人工知能）の例のひとつです。ディープラーニング以前のAI（人工知能）の作り方では、人間が戦略や判断の方法を教えなくてはならないために、人間を戦略でこえる事の出来るAI（人工知能）を作ることはできませんでした。

しかし、Alpha Goなどのディープラーニングを用いて作られているAI（人工知能）は0から戦略を考えだしているために、人間が今まで使ってこなかった戦略を繰り出すことで多くの関係者を驚かせました。

ディープラーニングは人間の脳の神経を参考にして作られている

こんなに高い能力を持ち自ら学習する事のできるディープラーニングは、一体どのように作られ、どのように学習していくのかについて疑問を持つ方も多いですよね。実はこんなに高い能力を持つことのできるディープラーニングは、人間の脳を参考にして作られています。

つまりディープラーニングでも同じように単純な計算を行うニューロンをたくさんつなぎ合わせることで、複雑な物事を認識することができるようになりました。その単純な計算を学習によってすこしずつ変化させていき、正しく答えを出すことができるようにしてAI（人工知能）をつくりだしています。

ディープラーニングは画像や音声など複雑なものの認識に使われている

ディープラーニングの実際に使われている例としては、今までコンピューターでは扱いにくいと考えられていた画像や音声などのデータの認識に使われています。今まではコンピューターは数値しか理解できないので、画像や音声はどのように扱えばいいのかわかりません。しかしディープラーニングでは、一度数値にしてしまえばあとはどのように扱うかもコンピューターが自分で判断してくれるために、画像や音声などのデータを処理できるようになりました。

身近なところでは画像認識の使われているディープラーニングで造られたAI（人工知能）の例はGoogle画像検索です。Google画像検索では、キーワードから画像を探すだけでなく画像から類似の画像を探す事ができます。使い方はGoogleのホームで画像タブに移動し、そこのカメラマークをクリックしましょう。画像をアップロードして類似の画像を見つけ出す事ができます。これを使うと名前のわからないものを画像から調べる事ができて便利です。

他にも画像認識のディープラーニングの例では、顔認識機能などもよく目にしますよね。最近では顔を認識してピントを合わせてくれるカメラ以外にも、音声認識はGoogle assistantやSiri、Cortanaに使われています。これらのサービスは、人の言葉を認識して答えてくれる機能で使ったことがある人も多いかもしれません。このようなサービスでは、人に使われることでその質問された言葉のデータから更に学習をしてどんどん高性能になっていくので、その結果どんどん高性能になっています。

他にはテキストデータにおいても、自然言語（人の話す言葉）の処理にはディープラーニングが使われる事例が多くなってきています。一番有名なテキストデータにディープラーニングを使っている例はGoogle翻訳です。Google翻訳では、文型や単語一つ一つの意味に縛られる事なく自然な文章に翻訳できるようになってきています。これを可能にしているのがディープラーニングです。

ディープラーニングは大量のデータを集める事ができる複雑な問題が得意

ディープラーニングが使われているこれらの例のようなサービスの共通点は何でしょうか。ディープラーニングでは優秀なAI（人工知能）を造るためにはたくさんのデータを用いて学習を行わなくてはいけません。そのためには、最初に膨大な量のデータを必要とします。なのでディープラーニングを用いたサービスを作るためには、まずデータを集める必要があります。

実際に使われている例としては、画像検索や音声認識、翻訳などのサービスがあります。これはインターネット上でデータを集めやすく、複雑な処理を必要なのです。このような大量のデータ集めて、複雑な処理を必要とするサービスにディープラーニングが用いられることが多いのです。

ディープラーニングのこれからは、さらに進化していくこと間違いなし！

最後に、ディープラーニング研究というものが今何をやっているのかについて解説をします。ここまで文章を読んで機械が自ら学習するディープラーニングに対して人間がこれ以上何をする必要があるのだろうか、これから先どのように変化していくのか疑問に思った方もいますよね。実は、ディープラーニングにおいて一つ人間が設定しなくてはいけないものがあります。それは学習方法です。

学習方法はどのように学習していくかのアルゴリズムで、これを正しく設定しないと学習が終わるまでにものすごい時間がかかったり最悪の場合には学習がうまくいかないこと事があります。

ディープラーニングでは機械が自分で判断基準を決めてしまうので求めているものとは違った内容を学習してしまうことがあります。

さて、今回はディープラーニングがどんなものなのか、実際の例を使って解説してきました。

がわかりましたよね。そしてディープラーニングはまだ新しい手法であり、使われていない分野もまだまだありますが発想一つで何かを作ることができるほどさまざまなディープラーニングに関する情報がインターネットにはあふれています。ぜひディープラーニングとは何なのか、何に使えるのか、どのような利点があるのかわかったら、「こんなところにディープラーニングがあるのか！」と驚いてしまうかもしれません。