【AIの基礎を学ぶ（2）】ディープニューラルネットワーク（DNN）
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さて、本日のキーワードは「ディープニューラルネットワーク（DNN）」です。
DNNは、「AIの基礎を学ぶ（1）」で解説したニューラルネットワーク（NN）を使った学習の手法で、NNの中間層（隠れ層）を多層化したもの（2層以上あるもの）です。
「ディープ」の名の通り、コンピューターが人間のように深い思考を行うことを可能とし、AIの精度を高めることができるわけです。ディープラーニングの学習に用いられることが多い手法です。
DNNにもさまざまなものがあり、中間層が100を超えるものも存在しています。DNNを活用したディープラーニングの実用例としては、画像認識、音声認識、言語処理、レコメンデーションなどがあります。
以前は中間層が増えると、学習が上手くいかないという課題がありましたが、オートエンコード（自己符号化器：Autoencoder）というアルゴリズムの登場で、ディープラーニングの可能性が広がりました。
オートエンコードは、NNにより入力データをエンコード（符号化）して圧縮後、元のデータを再現できるようにでコード（複合）して出力するアルゴリズムのこと。元々、次元削減や特徴抽出といった小さい次元に落とし込む作業を効率的に行うために開発されましたが、近年はデータ生成や異常検知などの用途でも用いられるようになりました。
昨今、さまざまな場面でAI活用が進んでいますが、DNNによるAIの精度向上がその一端を担っているといえます。
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