【4コマ漫画で生成AIがわかる】CNN（畳み込みニューラルネットワーク）ってなに？
CNNってどういう仕組み？
AIカメラで料理を判別する仕組み
最近のAI技術では、スマホカメラやアプリを使って料理の種類を判別する機能が話題になっています。この仕組みの裏には、「CNN（Convolutional Neural Network）」と呼ばれる技術が活用されています。
特徴を分解する「畳み込み」
CNNの仕組みは、画像を「小さな特徴」に分解するところから始まります。このステップを「畳み込み（Convolution）」といい、画像を細かいフィルタでスキャンしながら重要な部分（形や輪郭など）を抽出します。
例えば、カレーライスの画像なら、スプーンやご飯の粒、カレーの色や質感の輪郭などが抽出されます。
特徴を効率化する「プーリング」
抽出された特徴をさらに効率的に処理するため、「プーリング」というステップで特徴量をコンパクトにまとめます。これにより、計算量が減り、モデルが重要な情報だけを学習できるようになります。
最終的な判断を行う「全結合」
最後に、CNNはこれまで抽出した特徴を統合し、「この画像には何が映っているのか」を判断します。この部分を「全結合（Fully Connected）」と呼びます。例えば、カレーライスの特徴を組み合わせて「これはカレーライス！」と判断します。
どんな場面で活用される？
この仕組みは、料理の判別だけでなく、ペットや動物の認識、風景写真の分類、さらには顔認証技術など、さまざまな分野で活用されています。
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