ニューラルネットワークとは何か
ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを模倣した計算モデルです。
機械学習分野において核となる技術であり、多層構造を用いたアルゴリズムによって複雑なパターン認識や推論が可能となります。
AIの進化になくてはならない存在となっており、ディープラーニングと呼ばれる深層学習モデルもニューラルネットワーク技術の発展によって生まれました。
このモデルは入力層・隠れ層・出力層で構成され、特徴抽出や分類に優れています。
ニューラルネットワークは画像認識、自然言語処理、音声認識など幅広い分野で活用されています。
産業界だけでなく学術研究でも利用が拡大し、医療分野や金融分野でも必須の技術となっています。
機械学習のアルゴリズムの進化
機械学習とは、データからパターンやルールを自動で学習する仕組みを指します。
アルゴリズムとは、コンピュータが問題解決のために従う手順や計算方法のことです。
ニューラルネットワークを活用した機械学習のアルゴリズムは日々進化しています。
主なアルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあります。
特に教師あり学習では誤差逆伝播法、サポートベクトルマシン、木構造アルゴリズムなどが採用されています。
教師なし学習ではクラスタリングや主成分分析が広く用いられ、データ探索や分類に強みを発揮します。
強化学習ではアルゴリズムが報酬を得ながら最適な行動を学習します。
AIのトレンドはニューラルネットワークとそれを適用したアルゴリズムによる機械学習モデルが牽引しています。
ニューラルネットワークの代表的なアルゴリズム
ニューラルネットワークのアルゴリズムには様々な種類があります。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識や物体検出に優れています。
Googleが物体認識の精度を大幅に向上させた「AlexNet」はCNNアルゴリズムの代表例です。
RNN（リカレントニューラルネットワーク）は、時系列データの扱いに強く、音声認識や機械翻訳で利用されています。
LSTM（長短期記憶）はRNNの課題を克服し、より長い時系列情報を保持できるアルゴリズムです。
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、画像生成やデータ拡張に用いられており、現代のクリエイティブ分野でも注目されています。
これらのニューラルネットワークアルゴリズムは、機械学習の枠組みの中で欠かせない役割を果たしています。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
CNNは画像処理で圧倒的な評価を得ているアルゴリズムです。
Google、Facebook、Amazonなどの企業が活用していることで知られています。
特徴抽出層とプーリング層により、画像のエッジや形状、色などの情報を効率的に抽出します。
画像分類の精度向上に貢献し、自動運転車や医用画像解析にも応用されています。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とLSTM
RNNは時系列データの解析に優れたアルゴリズムであり、言語モデルや音声認識で用いられています。
Google翻訳やAppleのSiriに組み込まれていることでも有名です。
従来のRNNが抱える勾配消失問題を解決
