ディープラーニングディープラーニング
ディープラーニング (DL) は、人間の脳にヒントを得た方法でデータを処理するようコンピューターに教えるために使用される人工知能 (AI) 手法です。深層学習モデルは、画像、テキスト、音声、その他のデータの複雑なパターンを識別して、正確な洞察と予測を生成できます。
ディープラーニングの役割
ディープラーニングには、自動車、航空宇宙、製造、エレクトロニクス、医学研究、その他の分野で多くのユースケースがあります。深層学習の例をいくつか示します。
- 自動運転車はディープラーニングモデルを使用して、道路標識と歩行者を自動的に検出します。
- 防衛システムはディープラーニングを使用して、衛星画像内の関心のある領域を自動的にマークします。
- 医用画像解析ではディープラーニングを活用し、がん細胞を自動検出して医療診断を行っています。
- 工場では、深層学習アプリケーションを使用して、人や物体が機械から危険な距離内にあることを自動的に検出します。
これらのさまざまな深層学習の使用シナリオは、コンピューター ビジョン (コンピューター ビジョン)、音声認識 (音声認識)、自然言語処理 (NLP)、および推奨エンジン (推奨エンジン) の 4 つの主要なカテゴリに分類できます。
コンピュータビジョン
コンピューター ビジョンとは、画像やビデオから情報や洞察を抽出するコンピューターの機能を指します。コンピューターはディープラーニング技術を使用して画像を理解できます。コンピュータ ビジョンには次のようなさまざまな用途があります。
- 画像やビデオのアーカイブ内の安全でないコンテンツや不適切なコンテンツを自動的に削除するコンテンツ管理
- 顔認識。顔と、開いた目、眼鏡、ひげなどの属性を識別します。
- ブランドロゴ、アパレル、安全具、その他の画像の詳細を識別するための画像分類
音声認識
深層学習モデルは、さまざまな音声パターン、ピッチ、口調、言語、アクセントにもかかわらず、人間の音声を分析できます。仮想アシスタント (Amazon Alexa など) と自動文字起こしソフトウェアは、音声認識を使用して次のタスクを実行します。
- コールセンターのエージェントを支援し、通話を自動的に分類します。
- 臨床上の会話をリアルタイムで文書に変換します。
- ビデオや会議の録画に正確な字幕を追加して、より広範囲のコンテンツをカバーします。
自然言語処理
コンピューターは深層学習アルゴリズムを使用して、テキスト データやドキュメントから洞察と意味を収集します。人工的に作成された自然なテキストを処理するこの機能には、次の機能を含むいくつかの使用例があります。
- 自動化された仮想エージェントとチャットボット
- 文書やニュース記事を自動的に要約する
- 電子メールやフォームなどの長文ドキュメントのビジネス インテリジェンス分析
- ソーシャルメディア上の肯定的なコメントや否定的なコメントなど、感情を表すために使用されるキーフレーズのインデックス
レコメンデーションエンジン
アプリケーションは深層学習手法を使用してユーザーのアクティビティを追跡し、パーソナライズされた推奨事項を作成できます。さまざまなユーザーの行動を分析し、新しい製品やサービスを発見するのに役立ちます。たとえば、Netflix、Fox、Peacock などの多くのメディア企業やエンターテイメント企業は、ディープラーニングを使用してパーソナライズされたビデオの推奨を提供しています。
ディープラーニングの演算プロセス
深層学習アルゴリズムは、人間の脳のニューラル ネットワークを模倣します。たとえば、人間の脳には相互接続された何百万ものニューロンが含まれており、それらが連携して情報を学習し、処理します。同様に、深層学習ニューラル ネットワークまたは人工ニューラル ネットワークは、コンピューター内で連携して動作する複数の人工ニューロン層で構成されます。
人工ニューロンは、数学的計算を使用してデータを処理するノードと呼ばれるソフトウェア モジュールです。人工ニューラル ネットワークは、これらのノードを使用して複雑な問題を解決する深層学習アルゴリズムです。
深層学習ネットワークのコンポーネント
ディープ ニューラル ネットワークのコンポーネントは、入力層、隠れ層、出力層に分かれています。
- 入力層: 人工ニューラル ネットワークには、データが供給される複数のノードがあります。これらのノードはシステムの入力層を形成します。
- 隠れ層: 入力層はデータを処理し、それをニューラル ネットワークのさらなる層に渡します。これらの隠れ層はさまざまなレベルで情報を処理し、新しい情報を受け取るとその動作を調整します。深層学習ネットワークには何百もの隠れ層があり、さまざまな観点から問題を分析するために使用できます。
- 出力層: 出力層はデータを出力するノードで構成されます。 「はい」または「いいえ」の回答を出力する深層学習モデルの出力層には 2 つのノードしかありません。一方、より広範囲の回答を出力するものには、より多くのノードがあります。