深層学習（ディープラーニング）ってなに？分かりやすく解説

みなさんは、「深層学習（ディープラーニング）」という言葉を聞いたことがありますか？具体的に知っている方は、あまりいないでしょう。しかし、調べようと思っても難しい用語が多く、分からないままになってしまいがちです。
ここでは、深層学習について分かりやすく解説していきますので、ぜひ参考にしてください。

深層学習（ディープラーニング）とは？

深層学習（ディープラーニング）とは、「ニュートラルネットワーク」を用いた「機械学習」の手法のことです。
「…もう知らない言葉が出てきた！」と感じる人もいるかもしれませんね。でも、慌てる必要はありません。ニュートラルネットワーク・機械学習の意味を確認していきましょう。

・ニュートラルネットワーク…人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）のネットワーク構造を数学的に表したもの。
・機械学習…機械が大量のデータをもとに、ルールやパターンを自動で理解する学習のこと。

以上のことを踏まえ、もう一度深層学習についてお伝えします。より分かりやすくいうと、「深層学習とは、人間の脳を真似した仕組みにより、機械にルールやパターンを学習させるもの」、ということ。最初と比べると、なんとなく理解できるのではないでしょうか？

深層学習（ディープラーニング）の仕組み

では、深層学習の仕組みについて、もう少し具体的に見ていきましょう。
深層学習は、先ほどもお伝えした「ニューラルネットワーク」によって構成されていて、「入力層」・「隠れ層（中間層）」・「出力層」の3種類に分けることができます。簡単にいえば、それぞれ以下のような役割があります。

・入力層…最初に情報を受け取る層。
・隠れ層（中間層）…受け取った情報を処理する層。
・出力層…処理の結果を出力する層。

例えば、りんごの画像を認識する場合を考えてみましょう。まず、「入力層」によってりんごの画像を受け取ります。この際、本当に画像がりんごなのかどうかは、まだ分かりません。
次に、「隠れ層（中間層）」が複雑な分析を行います。この画像が何を示しているのか、ルールやパターンを自動で理解します。
処理によって導き出された結果は、「出力層」で示されます。「りんごの確率は80％、いちごの確率は7％、…」と、いうようにです。

隠れ層が多いほど、複雑で難解な処理が可能。この隠れ層がいくつもあることから、「深層学習」と名前が付いたそうです。
ただ、隠れ層を増やせば増やすほど、良いというわけではありません。データやメモリの量も増えてしまうので、適切な隠れ層を設定することが重要です。

身の回りにある深層学習（ディープラーニング）

では、深層学習（ディープラーニング）は、どのような場面で活躍しているのでしょうか？実は、さまざまな分野で応用されていて、身の回りに浸透しているのです。

例えば、自動翻訳機能。深層学習を活用することで、翻訳機能の精度が飛躍的に高まりました。無料で使えるあのGoogle翻訳でも、かなりスムーズにやり取りができます。某猫型ロボットの道具のように、言語を気にせず自由自在にコミュニケーションを取れる日もそう遠くはないでしょう。
他にも、医療現場で画像・データを解析して診断したり、自動運転でセンサーの情報から運転を制御したり…。さまざまな場で活躍し、より便利な世の中へ導いてくれています。

深層学習は、ほんの一部の研究者が活用しているイメージがあるかもしれません。しかし最近では、HPCを取り扱うこちらのサイトのように、深層学習での計算に特化したハードウェアも販売されているほど、需要が高まっているのです。

まとめ

深層学習（ディープラーニング）について、解説しました。
おさらいになりますが、深層学習とは、人間の脳を真似した仕組みにより、機械にルールやパターンを学習させるもの。自動翻訳機能や医療現場での診断など、身の回りで活用されています。他にもどのような場で使われているのか、気になる人はぜひチェックしてみてください。