ディープラーニングとは？ - AI百科事典
ディープラーニングは機械学習の一分野です。この記事では、ディープラーニングとは何か、その仕組み、ディープラーニングと機械学習の違い、ディープラーニングの開発フレームワークなどについて解説します。
何がディープラーニング
ディープラーニング（ディープラーニング）は機械学習のサブセット、そして機械学習はい人工的な知的コンピュータがデータから学習し、通常は人間の介入を必要とするような行動を実行できるようにする分野の一つ。知的完了可能なタスクのみ。ディープラーニングマニュアルを使用するニューラルネットワーク人間の脳の構造と機能に着想を得たアルゴリズムで、大量のデータから学習し、予測や分類を行うことができる。
ディープラーニング動作原理
ディープラーニングを通してニューラルネットワークこれは、複数のニューロン層を作成し、各層が入力データに対して何らかの計算を行い、その結果を次の層に渡すという仕組みです。
- 最初の層は入力層と呼ばれ、画像、テキスト、音声などの生データを受け取ります。
- 中間層である隠れ層は、データから特徴やパターンを抽出し、より高レベルの表現に変換することができる。
- 最後の層は出力層と呼ばれ、ラベルやスコアなどの最終結果を生成します。
ニューロン間の接続には重みが関連付けられており、この重みによって各ニューロンが他のニューロンに与える影響の度合いが決まります。重みは初期値としてランダム化され、バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを用いて学習中に調整されます。バックプロパゲーションでは、ネットワークの出力と望ましい出力（基本データ）を比較し、誤差指標（損失関数）を計算します。この誤差はネットワーク全体に伝播され、ルール（最適化アルゴリズム）に従って重みを更新するために使用されます。
ディープラーニングトレーニングプロセスには大量のラベル付きデータが必要です。つまり、各入力例には関連付けられた出力値があります。たとえば、...をトレーニングしたい場合ニューラルネットワーク手書き数字を認識するには、対応するラベル（0～9）が付いた数千枚の数字画像が必要です。ネットワークは、データ内のパターンや相関関係を学習することで、エラーを最小限に抑え、精度を向上させます。
ディープラーニングそして機械学習相違点
ディープラーニングそれは機械学習これはそれらのサブセットではあるが、データ要件、計算能力、特徴抽出、およびパフォーマンスの点で異なっている。
- データ要件:機械学習アルゴリズムは通常、構造化データを使用します。つまり、各入力例には、あらかじめ定義され、表に整理された固定数の特徴量があります。たとえば、花をその特徴に基づいて分類したい場合、花びらの長さ、花びらの幅、萼片の長さ、萼片の幅などの特徴量を測定する必要があります。ディープラーニングこのアルゴリズムは、画像、テキスト、音声など、事前に定義された特徴を持たない非構造化データを処理でき、データのサイズや形式も様々です。ディープラーニングアルゴリズムは自動生データから特徴量を抽出し、階層的な表現を学習する。
- 計算能力：機械学習このアルゴリズムは標準的なCPUで動作し、多くのメモリやストレージ容量を必要としません。 ディープラーニングこのアルゴリズムは、大量のデータと複雑な計算を処理するために高性能GPUまたは専用ハードウェアを必要とするだけでなく、処理中に結果とパラメータを保存するためのより多くのメモリとストレージ容量も必要とする。
- 特徴抽出:機械学習アルゴリズムは、技術者が各問題領域に関連する特徴を定義し選択することに依存しているが、このプロセスは時間がかかり、主観的であり、データのあらゆる側面を捉えきれない可能性がある。ディープラーニングこのアルゴリズムは、複数のニューロン層を用いて生データからデータを抽出する。自動特徴抽出は手作業の一部を排除し、人的介入やバイアスを減らし、より高い汎化性能と適応性を可能にする。
- パフォーマンス：機械学習アルゴリズムは多くの問題で良好な結果を達成できるが、高次元の入力、非線形関係、またはノイズの多いデータを含む複雑なタスクでは苦戦する可能性がある。ディープラーニングアルゴリズムは、コンピュータビジョンなどの多くの難題において、最先端の結果を達成することができる。自然言語処理音声認識や機械翻訳などの技術は、時に人間の能力を凌駕する。また、人間の能力をも上回ることもある。機械学習アルゴリズムは、大量のデータから頑健な表現を学習できるため、ノイズの多いデータにもよりうまく対処できる。
人気のあるディープラーニング開発フレームワーク
ディープラーニングフレームワークは、データサイエンティストや開発者がより簡単かつ効果的に...高効率ビルドとデプロイディープラーニングモデル用のソフトウェアライブラリまたはツールキットは、基盤となるアルゴリズムやハードウェアの低レベルの詳細を抽象化し、さまざまな種類のモデルの作成、トレーニング、テスト、および展開のためのツールを提供することができます。ニューラルネットワーク高度なAPIと機能。現在最も人気のあるもののいくつかをご紹介します。ディープラーニングフレームワークは以下のとおりです。
- TensorFlow：Googleが開発オープンソースこのプラットフォームは、Python、C++、Java、Goなど複数の言語をサポートし、CPU、GPU、TPU、モバイルデバイス上で動作します。分散処理環境および本番環境向けに、柔軟で拡張性の高いアーキテクチャを提供します。
- PyTorch：Facebookが開発した技術オープンソースこのフレームワークは、Lua用の科学計算ライブラリであるTorchをベースとしています。主要言語としてPythonをサポートし、CPUとGPUの両方で動作します。動的な計算グラフを提供することで、TensorFlowの静的なグラフよりも高い柔軟性とインタラクティブ性を実現します。
- Keras: TensorFlow、Theano、またはCNTK上で動作する高レベルAPI。主要言語としてPythonをサポートし、CPUとGPUの両方で動作します。Kerasは、...単純さらに、一般的なタイプの構築のためのユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。ニューラルネットワーク例えば畳み込みニューラルネットワーク （CNN）または再帰ニューラルネットワーク (RNN)。
- SciKit-Learn: 人気のPythonライブラリ... 機械学習図書館はいくつかのサポートも行っていますディープラーニング関数、例えばニューラルネットワークモデル作成、特徴抽出、次元削減などは、CPU上でしか実行できません。
- Apache MXNet: Aオープンソースこのフレームワークは、Python、R、Scala、Juliaなど、複数の言語をサポートしています。CPUやGPUを含む様々なデバイス上で動作可能です。並列化と最適化を容易にする宣言型プログラミングスタイルを提供します。
他のディープラーニングフレームワークには、Caffe（コンピュータビジョンアプリケーションフレームワーク）、Theano（Pythonの記号数学ライブラリ）、Deeplearning4j（Javaフレームワーク）、MATLAB（数値計算環境）、Sonnet（TensorFlow上に構築されたライブラリ）、およびBaiduが立ち上げたPaddlePaddleなどがある。
ディープラーニングアプリケーションシナリオ
画像認識において、自然言語処理音声認識などのさまざまなタスクにおいて、ディープラーニング非常に高い精度を実現でき、時には人間の能力を凌駕することさえあります。以下にその例を示します。ディープラーニングデータから学習し、複雑なタスクを実行する能力が、さまざまな産業や分野をどのように変革できるかを示す例をいくつか紹介します。
- コンピュータビジョン：ディープラーニング利用可能自動画像や動画内の物体、顔、シーン、アクティビティを検出します。例えば、ディープラーニング交通標識、歩行者、その他の車両を認識できる自動運転車に電力を供給する。
- 自然言語処理：ディープラーニングこれは、感情分析、機械翻訳、テキスト要約、質問応答、チャットボットなどのタスクにおいて、テキストデータや音声データを分析するために使用できます。
- 健康管理：ディープラーニングこれは、病気の診断、新薬の発見、医療画像の分析、治療の個別化などに使用できます。例えば、ディープラーニング顕微鏡画像からがん細胞を検出するのに役立つ。
- ファイナンス：ディープラーニング市場動向の予測、不正行為の検出、投資ポートフォリオの最適化、顧客サービスの提供などに利用できます。例えば、ディープラーニングクレジットカード取引を分析し、不審なアクティビティを特定するのに役立ちます。
- 農業：ディープラーニング作物の監視、収穫量の最適化、害虫や病気の検出などに使用できます。例えば、ディープラーニング航空写真から雑草を識別するのに役立つ。
- サイバーセキュリティ：ディープラーニングマルウェア攻撃の検出に使用できます。たとえば、ディープラーニング悪意のあるファイルやネットワークへの侵入を特定するのに役立ちます。