ディープラーニング~機械学習とは~

 みなさん、こんにちは。

 Burroughsです。 

 自分は、自宅で学習している「ディープラーニング(deep learning)」について記事を書いていこうと思っています。

 「ディープラーニング」とは、「深層学習」と呼ばれる機械学習手法の一種です。
 まず機械学習とはどういったものなのかについて説明します。

機械学習とは？

 機械学習とは、簡潔に説明すると人工知能の一分野で、「人間が自然に行っている学習能力と同じように、コンピュータやロボットなどの機械が、経験（学習）から行動するためのパラメータを自動的に獲得する方法」のことです。

 では、コンピュータやロボットなどの機械に経験を与えるためには、どのような手順が必要でしょうか。

 機械学習は統計的学習として、大量のデータを学習に用います。
 そして、共通する情報や特徴的な情報（特徴量）予測する手段を獲得します。
（※特徴量とは、色や輪郭などの人が定義した抽出方法により抽出された情報）

 このとき、予測正解値となる教師信号を一緒に与えて特徴量を抽出する学習を教師あり学習、教師信号を用いない学習を教師なし学習といいます。

 ディープラーニングにも教師あり学習と教師なし学習の両方の方法があります。
（※どのような方法があるかについては、また別の機会に説明します）

 ディープラーニングでは？

 ディープラーニングも同じように、入力されたデータからクラス分類や回帰を行うネットワークを学習します。このネットワークが、何層もの階層構造になっていて、データを入力すると、情報がより深い層へ伝達されていくうちに、それぞれの階層で学習が繰り返されます。

 ディープラーニングは非常に速いスピードで進化している技術である一方で、長い歴史を持った技術でもあります。
 次回はディープラーニングが注目されるようになったきっかけについて書いていこうと思います。