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最近はAIという言葉を聞くのと同時に、ディープラーニングという言葉も耳にするようになってきました。

実際にディープラーニングを採用した製品やサービスも目にするようになってきています。

今回は今更聞けないディープラーニングについて、簡単にわかりやすく解説します。

また、この技術が重要なのか、ディープラーニングを使って何ができるようになるのか、さらには機械学習と何が違うのかもについても解説していきます。

ディープラーニングとは何か簡単にわかりやすく解説

最初にディープラーニングとは、どんなことを意味しているのか、なぜディープラーニングが重要なのかについて、具体的に解説していきます。

①ディープラーニングとは何なのか簡単に解説

簡単に言うとディープラーニングとは、コンピュータプログラムが大量のデータを独自に学習して、そのデータの特徴や傾向を見つけることを意味します。

AIが独自に学習を進めていくニューラルネットワークという技術があります。

このニューラルネットワークという技術は以前からあったのですが、ニューラルネットワークだけではシンプルな情報しか学習実用するには色々な課題がありました。

その課題を見事に解決したのがディープラーニングなのです。

ニューラルネットワークだけではシンプルな情報しか学習できなかったのですが、ニューラルネットワークをいくつもの層にすることによって、複雑な情報も学習できるディープラーニングが開発されたのです。

②ディープラーニングがどうして重要なのか

どうしてディープラーニングが重要なのでしょうか。

なぜなら学習の精度が非常に高いからです。

大量のデータを分析する精度が高いため、自動運転などのように安全が求められる分野でも使用できるようになってきました。

例えば、自動運転を実現するには様々な道路の情報や、危険な場面のデータを処理する必要がありました。

そのデータの量があまりに多いため、ディープラーニングなどの今までの技術では処理が追いつかなかったのです。

しかも処理の精度が高くありませんでした。

しかし、ディープラーニングの技術が高まるにつれ大量のデータをスピーディに処理できるようになり、導き出される学習成果の精度も高くなったんです。

これによって多くの分野でディープラーニングを採用することができるようになっています。

ディープラーニングによって何ができるようになるのか?

どのような分野でディープラーニングが採用されているのかチェックしてみましょう。

この技術が使われている分野を知ることで、何ができるようになるかが見えてきます。

①自動運転

前の項でも少し触れましたが、自動運転の分野でディープラーニングは幅広く使用されています。

道路上は、ある一定のルールに従って車や歩行者が動いているので、ディープラーニングの特徴を発揮しやすい分野です。

基本のルールをベースに、これまでの事故の傾向を学習していくことで状況認識の精度が上がっていきます。

車の事故のほとんどはドライバーのミスと言われていますが、ディープラーニングの採用によってこのミスを減らしていけると期待されています。

②ボードゲーム

ボードゲームのプロプレイヤーが自分のスキルを高めるための練習としてディープラーニングを使うことがあります。

囲碁やチェスの分野でディープラーニングが練習相手や試合相手として使われています。

③医療

がん細胞のデータを学習させることによって、正確にがんを発見できるような手法が開発されてきていますよ。

ディープラーニングを活かした顕微鏡を使うことで、自動的にがんを発見できるようなことが期待されます。

④防衛

防衛の分野でも採用が進んでいます。

不審な船や飛行機がないかどうか、衛星からの情報をディープラーニングに学ばせるのです。

この技術により、いち早く防衛対策を立てられるようになっています。

⑤産業

産業分野では、危険な作業を人ではなく機械が代わりに行うために、ディープラーニングが使われています。

例えば、建設現場や高所作業エリア、被災地などで精度の高い作業を行うために役立っていますよ。

ディープラーニングによって色々なことがさらに行われるようになっていくでしょう。

ディープラーニングと機械学習の違いとは何か、簡単に解説

ディープラーニングと機械学習はよく混同されることがあります。

この2つにはどのような違いがあるのでしょうか。

まず、機械学習とは何かを考えていきましょう。

①機械学習とは?

簡単に言うと、機械学習とは、あるデータをAIが分析して特定のルールを見つけ出すことです。

データを分析させればさせるほど、ルールや法則を見つけて、一定の作業を実行できるようになっていきます。

例えば、黄色いチューリップと白のチューリップの大量の写真を分析させるとします。

そこに、これまで見たことのない新しい白のチューリップの写真が現れると、そのプログラムはそのチューリップが何色かを区別することができるのです。

②機械学習とディープラーニングとの違いは?

ディープラーニングは、この機械学習をさらに進歩させたものです。

機械学習は黄色か白の色のチューリップの写真を見せると、色の違いを分析することができました。

しかし、ディープラーニングはただチューリップの写真を見せていくだけで、自動でそれぞれの写真に特徴付けをしていきます。

勝手にそれぞれのチューリップの色の違いや形の違いなどを分析して、特徴付けをしていくのです。

自分が学習したチューリップをカテゴリー分けして、これまで見たことがないチューリップの写真が出てきたときには、どのカテゴリーに分類すべきかを自分で判断します。

ディープラーニングは自らデータの特徴を把握できるのです。

この章のまとめ
・機械学習とは、データを分析してルールや法則を見つけ出すこと
・ディープラーニングは機械学習をさらに発展させ、独自にデータの特徴を見つけ出すこと

簡単にまとめるとこのようになります。

ディープラーニングはデータを独自に学習する能力が高い技術です。

この技術にはニューラルネットワークを発展させたプログラムが使われています。

ディープラーニングの開発がさらに進むことによって、車の完全自動が実現したり、医療の技術が進歩したりすることが期待できます。

とくにこれらの技術を活用したAIビジネス市場規模は、2030年には2兆円以上になることが見込まれています。

それだけの市場規模が見込まれるため、どの企業も高いAI開発スキルを持っているエンジニアには新卒でも1000万円以上出すことも珍しくなくなってきました。

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まとめ;ディープラーニングはコンピュータプログラムが独自に特徴を把握する技術

この記事では、ディープラーニングとは何かについて、簡単に解説しました。

最後に重要なポイントを箇条書きで紹介しましょう。

・ディープラーニングとは、コンピュータプログラムが大量のデータを独自に学習して、そのデータの特徴や傾向を見つけること
・ディープラーニングは自動車や医療など、様々な分野での活用が期待される
・ディープラーニングは、機械学習をさらに進歩させたもの

ディープラーニングはドライバーのミスを減らすための安全技術が採用されるようになっています。

また、がんの早期発見に繋がるテクノロジーの開発も進んでいます。

ディープラーニングは機械学習と混同されやすいですが、ディープラーニングの方がより進んだ能力を持っていおり、自ら自動でデータの特徴を見つけ出し学習していけるのです。

今後もさらにディープラーニングを使った製品やサービスが開発されていくことでしょう。

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