ディープラーニング | ディープラーニングの基礎 | AIエンジニアに転職して年収アップガイド

ディープラーニングの基礎
まとめ

データサイエンティストの必須知識、「ディープラーニング | ディープラーニングの基礎」について解説します。

ディープラーニングの基礎

ディープラーニングの基本的な概念

ディープラーニングの定義

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを利用してデータから特徴を自動的に学習する手法です。その名前の「深い」とは、多数の層を持つニューラルネットワークのことを指します。

ディープラーニングと機械学習の違い

機械学習は、データからパターンを学習する広範な技術のことを指します。ディープラーニングは、その中の一部として位置づけられる手法で、ニューラルネットワークを利用します。機械学習の多くの手法は、特徴量の選択が必要ですが、ディープラーニングはデータから直接特徴を抽出します。

\[
\text{機械学習} \supset \text{ディープラーニング}
\]

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の動作を模倣した計算モデルです。入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つの層から成り立ち、それぞれの層には多数のニューロンが存在します。各ニューロンは、加重された入力の合計を、活性化関数を通して出力します。

\[
y = f(w \times x + b)
\]

ここで\( x \) は入力、\( w \) は重み、\( b \) はバイアス、\( f \) は活性化関数を指します。

「深い」学習とは何か

「深い」学習とは、多層のニューラルネットワークを使用して、データの複雑な特徴やパターンを自動的に抽出・学習することです。層が深いほど、より複雑な特徴を捉えることが可能ですが、過学習や計算負荷の増加といった課題もあります。

ディープラーニングの歴史

初期のニューラルネットワーク

1950年代後半、ニューロンの単純な数学的モデルが提案されました。これは、いわゆる「パーセプトロン」と呼ばれるもので、線形の分類問題を解くためのアルゴリズムでした。しかし、パーセプトロンはXOR問題などの線形分離不可能な問題に対応できないことが指摘され、一時期研究が停滞しました。

バックプロパゲーションの登場

1980年代、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとして「バックプロパゲーション」が提案されました。このアルゴリズムにより、多層のニューラルネットワークの各重みを効率的に調整できるようになり、ニューラルネットワークの研究が再び活発化しました。

ディープラーニングブームの始まり

2010年代に入り、大量のデータと高性能な計算機（特にGPU）の登場により、ディープラーニングが実用的なレベルでの成功を収めるようになりました。特に、2012年のImageNetコンペティションでの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の成功は、ディープラーニングのブームの火付け役となりました。

ディープラーニングの主なモデルとアーキテクチャ

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

CNNは、特に画像認識タスクにおいて優れた性能を発揮します。画像の局所的な特徴を捉える「畳み込み層」と、特徴の次元を削減する「プーリング層」から構成されます。CNNは、空間的な階層構造を持つデータの特徴を効果的に学習できます。

再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

RNNは、時系列データやテキストなどのシーケンスデータを処理するためのモデルです。過去の情報を隠れ状態として保持し、それを利用して次の時点の出力を生成します。しかし、長いシーケンスを扱う際の勾配消失・爆発の問題を解決するために、LSTMやGRUといった変種も提案されています。

トランスフォーマーアーキテクチャ

トランスフォーマーは、特に自然言語処理のタスクにおいて大きな成果をもたらしました。アテンションメカニズムを活用して、シーケンス内の任意の位置情報を効率的に取得できます。BERTやGPTといったモデルも、このアーキテクチャをベースにしています。

ジェネラティブアドバーサリアルネットワーク (GAN)

GANは、データの生成モデルを学習するためのフレームワークです。生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのネットワークを敵対的に学習させることで、高品質なデータの生成が可能となります。具体的には、生成器は本物に近いデータを生成しようと努力し、一方で識別器は生成されたデータが本物か偽物かを識別しようと努力します。この「敵対的」な学習を繰り返すことで、生成器はとてもリアルなデータを生成する能力を持つようになります。GANは、画像生成、スタイル変換、超解像度変換など、多岐にわたるタスクで活用されています。