はじめに

人工知能（AI）関連のニュースでよく聞くキーワードの一つが「深層学習」です。深層学習とは、人間の脳の仕組みを模した多層のニューラルネットワークというモデルを用いて、大量のデータから特徴やパターンを学習する機械学習の方法の一つです。深層学習は、画像認識や音声認識、翻訳などの人工知能にも使われており、人類技術の進歩に貢献しています。

しかし、深層学習はどのようにして学習するのでしょうか？また、どのような応用例があるのでしょうか？この記事では、深層学習の仕組みや原理、事例をわかりやすく解説します。

深層学習とは

深層学習とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことです。深層学習は機械学習の手法の一つですが、その中でも最も注目を集めている手法です。

機械学習とは、コンピューターが物事やルールを理解するために、データを与えて特徴やパターンを学習させることです。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などの種類があります。教師あり学習とは、データに正解（ラベル）を与えて学習させることです。教師なし学習とは、データに正解を与えずに、データの構造や分布を学習させることです。半教師あり学習とは、データの一部に正解を与えて、残りのデータにも正解を推測させることです。

深層学習は、人間の脳の構造を模したニューラルネットワークというモデルを用いた機械学習の一つの手法です。ニューラルネットワークとは、人間の神経細胞（ニューロン）を模した単位（パーセプトロン）が多数接続されたネットワークのことです。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層という3つの層から構成されます。入力層は、データを受け取る層です。出力層は、学習の結果を出力する層です。隠れ層は、入力層と出力層の間にある層で、データの特徴を学習する層です。

深層学習では、隠れ層が多層になっているニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を用います。隠れ層が多層になることで、より複雑で繊細なデータの特徴を学習することができます。深層学習は、現在のAI技術の中核をなす手法として、主に画像認識や音声認識、自然言語処理に活用されています。

深層学習の仕組み、原理とは

深層学習の仕組みや原理を理解するためには、まずニューラルネットワークの基本的な動作を知る必要があります。ニューラルネットワークは、入力層から出力層へとデータが伝達される過程で、以下の2つのステップを繰り返します。

• 順伝播（フォワードプロパゲーション）
• 逆伝播（バックプロパゲーション）

順伝播とは、入力層から出力層へとデータが順番に伝達されるステップです。各層のパーセプトロンは、前の層からの入力に重みとバイアスというパラメータを掛け合わせて、活性化関数という関数に入力します。活性化関数は、パーセプトロンの出力を決める関数で、シグモイド関数やReLU関数などがあります。活性化関数の出力が、次の層のパーセプトロンの入力となります。このようにして、入力層から出力層までデータが伝達されます。

活性化関数の選び方が分かる！ニューラルネットワークの基礎知識を解説！詳しくはこちら

逆伝播とは、出力層から入力層へとデータが逆に伝達されるステップです。出力層の出力と正解（ラベル）との間には、誤差というずれが生じます。この誤差を最小化するように、各層のパーセプトロンの重みとバイアスを更新します。重みとバイアスの更新には、勾配降下法という最適化手法が用いられます。勾配降下法とは、誤差関数という関数の勾配（傾き）を計算して、誤差が最小となる重みとバイアスを探す手法です。このようにして、出力層から入力層までデータが伝達されます。

深層学習では、隠れ層が多層になっているため、順伝播と逆伝播のステップがより複雑になります。しかし、基本的な原理は同じです。隠れ層が多層になることで、データの特徴をより深く学習することができます。例えば、画像認識の場合、隠れ層の最初の方では、エッジや色などの低レベルの特徴を抽出します。隠れ層の中間の方では、テクスチャや形などの中レベルの特徴を抽出します。隠れ層の最後の方では、顔や物体などの高レベルの特徴を抽出します。このようにして、画像の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習します。

深層学習の事例

深層学習は、様々な分野で応用されています。ここでは、代表的な事例をいくつか紹介します。

• 画像認識
  • 画像認識とは、画像の内容や意味を理解する技術です。画像認識には、物体検出、顔認識、シーン認識、画像生成などのタスクがあります。深層学習は、画像認識の性能を大幅に向上させました。例えば、ImageNetという大規模な画像データセットを用いた画像分類のコンペティションでは、2012年に深層学習を用いたチームが初めて優勝し、以降は深層学習が主流となりました。画像認識の応用例としては、スマートフォンのカメラアプリ、自動運転、医療画像診断などがあります。
• 音声認識
  • 音声認識とは、音声の内容や意味を理解する技術です。音声認識には、音声認識、音声合成、音声変換、音楽生成などのタスクがあります。深層学習は、音声認識の性能を大幅に向上させました。例えば、音声認識の精度を測る指標として用いられる単語誤り率（WER）は、深層学習を用いることで、人間の認識能力に匹敵するレベルに達しました。音声認識の応用例としては、スマートスピーカー、音声アシスタント、音声翻訳などがあります。
• 自然言語処理
  • 自然言語処理とは、自然言語（人間が話す言語）の内容や意味を理解する技術です。自然言語処理には、文書分類、機械翻訳、質問応答、自然言語生成などのタスクがあります。深層学習は、自然言語処理の性能を大幅に向上させました。例えば、BERTという深層学習のモデルは、大量のテキストデータから言語の知識を学習し、様々な自然言語処理のタスクに適用できる汎用的なモデルとして注目されました。自然言語処理の応用例としては、検索エンジン、チャットボット、文章生成などがあります。

深層学習のライブラリ

深層学習を実践するには、プログラミング言語やライブラリを用いる必要があります。プログラミング言語とは、コンピューターに命令を与えるための言語です。ライブラリとは、プログラミング言語で使える便利な機能やツールの集まりです。深層学習には、以下のようなプログラミング言語やライブラリがよく使われます。

• Python
  • Pythonとは、シンプルで読みやすい文法を持つプログラミング言語です。Pythonは、科学計算やデータ分析などにも広く使われており、深層学習の分野でも人気が高いです。Pythonには、NumPyやPandasといった数値計算やデータ処理に便利なライブラリがあります。
• TensorFlow
  • TensorFlowとは、Googleが開発した深層学習のライブラリです。TensorFlowは、テンソルと呼ばれる多次元配列を用いて、ニューラルネットワークの計算を効率的に行うことができます。TensorFlowは、PythonやC++などのプログラミング言語で使えます。TensorFlowには、Kerasという高レベルのAPIがあります。APIとは、プログラミング言語やライブラリの機能を簡単に使えるようにしたインターフェースのことです。Kerasは、ニューラルネットワークの構築や学習を簡単に行うことができます。
• PyTorch
  • PyTorchとは、Facebookが開発した深層学習のライブラリです。PyTorchは、TensorFlowと同様にテンソルを用いて、ニューラルネットワークの計算を効率的に行うことができます。PyTorchは、Pythonで使えます。PyTorchは、動的計算グラフという特徴を持ちます。動的計算グラフとは、ニューラルネットワークの計算の流れを実行時に決めることができる仕組みです。動的計算グラフは、柔軟で複雑なニューラルネットワークを構築することができます。

深層学習が注目される理由と使い道を活用事例を用いながら徹底解説！詳しくはこちら

まとめ

この記事では、深層学習とはに関する記事を書きました。深層学習とは、人間の脳の仕組みを模した多層のニューラルネットワークというモデルを用いて、大量のデータから特徴やパターンを学習する機械学習の方法の一つです。深層学習は、画像認識や音声認識、自然言語処理などの人工知能にも使われており、人類技術の進歩に貢献しています。深層学習の仕組みや原理は、ニューラルネットワークの順伝播と逆伝播という2つのステップに基づいています。深層学習を実践するには、PythonやTensorFlowやPyTorchといったプログラミング言語やライブラリを用いる必要があります。

深層学習は、まだまだ発展途上の分野です。今後も、より高度で応用範囲の広い深層学習のモデルや手法が研究されていくでしょう。深層学習に興味のある方は、ぜひこの記事を参考にして、深層学習の世界に挑戦してみてください。