ニューラルネットワークはなんですか。

今話題の人工知能の中心技術!おおまかにはニューラルネットワークのことです。

ニューラルネットワークには多くの応用があります。例として、スマートフォンのカメラで顔を認識するなどが挙げられます。

ニューラルネットワークは、分類や認識をする為のの予備知識が必要です。そのためには、ニューラルネットワークを訓練するためにビッグデータを使用する必要があります。膨大な量のデータを使って訓練することで、物事を認識したり、分類したり、予測したりすることができるようになります。

自動運転ではプログラムに、道路上にあるすべての物体の数百万枚の画像やビデオを見て、それぞれの物体が何であるかを教える必要があります。何百万もの横断歩道を様々な角度や照明条件から見て初めて、自動運転車は実際に運転しているときにそれらを認識することができます。

より複雑なニューラルネットワークは、実際には自分で学習することができます。
ニューラルネットワークでは、いくつかの基本的な指示を与えられた後、タスクを実行する方法を自分で考え、教えることができるようになります。

人間は1秒間に約30フレームまたは画像を知覚するが、これは1分間に1800枚以上の画像を知覚することを意味し、毎年6億枚の画像を知覚することになります。したがって、ニューラルネットワークにも同様に、訓練のためには大規模なデータを持つ機会を与えなければなりません。

ニューラルネットワークでは、人間の脳をシミュレートしようとしているので、脳内のニューロンに似た「ニューロン」層をたくさん持っています。ニューロンの最初の層は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの入力を受け取ります。この入力データは、ある層の出力が次の層に供給されると、すべての層を通過するようになります。

これらのネットワークは非常に複雑で、受信した入力を分類して認識するための何百万ものパラメータで構成されています。

ニューラルネットワークが発明されたのはずっと前で、1943年ウォーレン・マッカロクとウォルター・ピッツがアルゴリズムに基づいてニューラルネットワークの計算モデルを作成しました。ニューラルネットワークを構築するために必要な膨大な計算資源がまだ存在していなかったため、このアイデアは長い間日の目を浴びることはありませんでした。

最近になって、グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)のような高度な計算処理のおかげで、このアイデアは大きく復活しました。GPUはビデオゲームのグラフィック処理に使われてきたチップですが、ニューラルネットワークの実行に必要なデータの処理にも優れています。そのため、ここにきてニューラルネットワークが急増しているのです。

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