カテゴリー：テクノベート(テクノロジー×イノベーション)

ディープラーニングDeep Learning

ディープラーニングとは、これまでに研究されてきた浅い（ニューラルネットワークの層数が2層といった具合の）ニューラルネットワークに対し、深い（⇒ディープな、数層ではなく通常は数十層以上）ニューラルネットワークを用いて、機械学習（多くの場合、カテゴリ分類や数値予測）を行うことを意味する。AI（人工知能）のアルゴリズムの中でも本丸のアルゴリズムと言っていい。

ニューラルネットワークは、生物の神経回路を模倣した人工的な神経回路のことを指し、長年にわたって高度な情報処理の実現を目指して研究された。浅いニューラルネットワークに対して機械学習をさせる方法については研究が進んだものの、深いニューラルネットに対して実際にデータから学習をさせることは困難なままだった。

しかし、2000年代以降、ディープラーニングにうまく学習させるテクニックが徐々に明らかになってきた。特に2012年にトロント大学のヒントンらが1000カテゴリの物体の画像認識を競うコンペティションであるILSVRで、ディープラーニングを使うことで誤認識率をそれまでの26％から一気に16％まで10％も改善させた。このことでディープラーニングは一気に注目を浴び、その後は人工知能の研究分野でもディープラーニング祭りとでも呼ぶようなブームとなった。ILSVRでの人間の誤認識率は5.1％といわれているが、2015年にはMicrosoftがResNetでこれ上回る3.6％の誤認識率を達成している。さらに、2016年Google DeepMindがディープラーニングを使って開発した囲碁AI、AlphaGoがトッププロ棋士イ・セドルを破ったことはAI、なかでもディープラーニングの可能性を世間一般に強く印象づける結果となった。

ディープラーニングは特に画像や音声、自然言語のような非構造化データ（多くのビジネスデータのように、Excelなどの表計算で扱えるデータを構造化データと呼ぶ）で従来のアルゴリズムに比べて高いパフォーマンスを発揮することが知られており、ビジネス分野でも研究と実装が進んでいる。自動運転での歩行者や車などの物体認識、Googleなどによる自動翻訳、YouTubeの音声認識による字幕の自動生成など、いつか実現したいと考えられてきたサービスがディープラーニングを使うことで一定の精度で実装されるようになってきた意味とインパクトは極めて大きい。

さらに最近は分類や予測だけではなく、GAN（Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）というアルゴリズムによりディープラーニングをベースに画像や文章を生成することも可能になってきている。

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