【AIの基礎を学ぶ（6）】深層学習（ディープラーニング）

2024年7月2日 09:00

皆さん、こんにちは、JapanStep（ジャパンステップ）です。
いつも、公式noteやMetaStep（メタステップ）をご覧頂き、ありがとうございます。

さてミニコラム「AIの基礎を学ぶ」。第6回のテーマは「深層学習」です。深層学習は、ディープラーニングとも呼ばれるニューラルネットワークを用いた機械学習の手法の1つです。

2006年頃に初めて登場し、その後画像認識や音声認識など様々な分野で大きな成果を生み出すことになりました。まさにAIにおける革新的な発見です。

第1・2回でご紹介した「ニューラルネットワーク（NN）」を多層構造にした「ディープニューラルネットワーク（DNN）」も深層学習の学習方法です。情報処理方法の学習を通じて、複雑な処理や判断をすることができます。

人は経験から学びますが、AIも同じようにデータから学びます。深層学習（ディープラーニング）の仕組みを使い画像認識や音声認識などを行うためには、ラベル付けされたデータ（教師データ）を用いて学習させる必要があります。これにより、AIは大量のデータからパターンを学習することで予測や分類が可能になります。

「大量のデータから問題を解く方法を学習している」という点が特徴です。子供に「トマトは赤くて丸いよ」「きゅうりは長細くて緑だよ」など、とにかくデータを大量に覚えてもらい、視覚的特徴を覚えてもらう作業に近いでしょうか。

これまで深層学習の大きな問題は、大量のデータで学習しなければならず、難しいと言われていました。ただ、近年インターネット環境が進化したことや、コンピュータの進化により、短時間で大量に学習できる環境が整いました。

現在は膨大なデータを用意することも可能になり、深層学習が進化。これにより生成AIなど、現在のAI技術を牽引するものが誕生しています。テキストの生成AIは、大量のテキストデータを学習した大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）により、高精度の文書作成が可能になりました。

本日もお読み頂き、ありがとうございました。
スキやフォローを頂けると、ミニコラムの更新を頑張れますので、よろしくお願いいたします。

MetaStep（メタステップ）では、AIに関する記事もたくさん掲載しています！是非併せてご覧ください。