ディープラーニングとは何ですか?
公開: 2024-06-13ディープラーニングとは何ですか?
ディープ ラーニングは、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) として知られる、多くの層を持つニューラル ネットワークを使用する機械学習 (ML) のサブセットです。 これらのネットワークは、特徴検出器として機能するニューロンまたはノードと呼ばれる、相互接続された多数のユニットで構成されます。 各ニューラル ネットワークには、データを受信する入力層、予測を生成する出力層、データを処理して意味のあるパターンを抽出する複数の隠れ層があります。
たとえば、初期の層は画像認識ネットワークの端や角などの単純な特徴を検出する可能性があり、一方、より深い層は顔やオブジェクトなどのより複雑な構造を認識する場合があります。 言語処理ネットワークでは、初期の層は個々の文字や音などの基本要素を識別し、より深い層は文法、文脈、さらには文で表現された感情を理解する場合があります。
初期のニューラル ネットワークには隠れ層がわずか数個しかありませんでしたが、ディープ ニューラル ネットワークには多くの (場合によっては 100 を超える) 隠れ層があります。 複数の隠れ層を追加すると、ネットワークの柔軟性が高まり、トレーニング データを超えて一般化する複雑なパターンの学習が向上します。 その結果、最新のニューラル ネットワークのほとんどはディープ ニューラル ネットワークになります。
ディープラーニングと機械学習の比較
ディープラーニングと機械学習はよく一緒に言及されますが、本質的な違いがあります。 簡単に言えば、ディープラーニングは機械学習の一種です。 機械学習モデルは、データのパターンを学習して予測を行う人工知能 (AI) の一種です。
線形回帰、ランダム フォレスト、k 最近傍法、サポート ベクター マシンなどの機械学習モデルは非常に単純で、人間が定義した特徴に依存しています。 たとえば、人間は住宅価格を予測するために、面積、寝室の数、近隣の特徴などの特徴を提供します。 機械学習モデルは、予測を行うためにこれらの特徴の重要性を微調整しますが、その精度は提供される特徴の品質に依存します。
一方、深層学習モデルには事前定義された機能は必要ありません。 彼らはトレーニング中に独立して特徴を学習し、ランダムな値から始めて時間の経過とともに改善します。 これにより、人間が見逃してしまう可能性のある重要なパターンを見つけることができ、より正確な予測につながります。 また、単純な機械学習モデルよりも多くの機能を処理でき、一般的に画像やテキストなどの生データの処理がはるかに優れています。
深層学習モデルは堅牢ですが、単純なモデルの方が優れている場合もあります。 ディープラーニングには大規模なデータセットが必要ですが、その内部動作を理解するのが難しい場合があります。 データが少ない場合、またはモデルが予測を行う方法を説明する必要がある場合は、より単純な機械学習モデルの方が適している可能性があります。
ディープラーニングの仕組み
ディープ ラーニングは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して複数のレイヤーを通じてデータを処理および分析し、高度な予測を生成します。
1入力レイヤー
このプロセスは入力層から始まり、ニューロンが基本情報を検出します。 たとえば、言語モデルでは、ニューロンがoやtなどの個々の文字を認識する可能性があります。
2隠しレイヤー
次に、隠れ層が機能します。 入力層で活性化されたニューロンは、最初の隠れ層のニューロンを刺激し、 on のような文字の組み合わせなど、より複雑な特徴を検出します。 信号が追加の隠れ層を通過するにつれて、ネットワークはますます抽象的な特徴を識別します。 ニューロン間の接続の重みによって、これらの活性化の強さが決まります。
3抽象的な特徴の検出
ネットワークは、より深い隠れ層にあるより抽象的な特徴を検出します。 この機能により、ディープ ニューラル ネットワークは、テキストの作成や画像内のオブジェクトの認識など、抽象的な推論を必要とする高度なタスクを処理できるようになります。
4出力層
最後に、ネットワークは出力層で予測を生成します。 この層の各ニューロンは、考えられる結果を表します。 たとえば、「昔、___ 」というフレーズを完成させる場合、1 つのニューロンは時間、別の夢、そして 3 番目のマットレスを表す可能性があります。 ネットワークは各結果の確率を推定し、最も可能性の高い結果を選択します。 一部のネットワーク、特に言語モデルは、ほとんどの場合、最も可能性の高い答えを選択することで変動性を導入し、多様で自然な出力を保証します。
ディープ ニューラル ネットワークは、複数のレイヤーを通じて入力を処理することで複雑なパターンと特徴を学習し、画像認識や自然言語処理 (NLP) などのタスクのための強力なツールとなります。
深層学習ネットワークの種類
深層学習にはさまざまな種類のニューラル ネットワークが含まれており、それぞれが特定のタスクを処理するように設計されています。 これらのさまざまなアーキテクチャを理解することは、その機能を効果的に活用するために重要です。
フィードフォワード ニューラル ネットワーク (FNN)
フィードフォワード ニューラル ネットワーク、または「バニラ」ニューラル ネットワークは、入力から出力への一方向に情報を処理します。 これらは、クレジット カード詐欺の検出やローンの事前承認などの単純な予測タスクに最適です。 トレーニングはバックプロパゲーションを通じて行われ、予測誤差に基づいてモデルを調整します。
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)
リカレント ニューラル ネットワークは、言語翻訳など、動的な更新が必要なタスクに適しています。 これらは時間逆伝播 (BPTT) を使用して入力シーケンスを説明し、連続データ内のコンテキストと関係を理解するのに効果的です。
長短期記憶 (LSTM)
長期短期記憶ネットワークは、重要な詳細を保持しながら無関係な情報を選択的に忘れることによってリカレント ニューラル ネットワークを改善し、長期的なコンテキストの保持が必要なタスクに実用的になります。 長短期記憶ネットワークは Google 翻訳の機能を強化しましたが、線形処理のため大規模なデータセットでは速度が低下する可能性があります。
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
畳み込みニューラル ネットワークは、画像をスキャンしてエッジや形状などの視覚的特徴を検出することにより、画像認識に優れています。 これらは空間情報を保存し、画像内の位置に関係なくオブジェクトを認識できるため、多くの画像ベースのアプリケーションにとって最先端のものとなります。
敵対的生成ネットワーク (GAN)
敵対的生成ネットワークは、競合するジェネレーターとディスクリミネーターで構成されます。 ジェネレーターは偽データを作成し、ディスクリミネーターはそれが偽データであることを識別しようとします。 どちらのネットワークもバックプロパゲーションを通じて改善されます。 敵対的生成ネットワークは現実的なデータを生成するのに優れており、画像認識に役立ちます。
トランスフォーマーと注目
トランスフォーマーは、ディープラーニング、特に自然言語処理におけるブレークスルーを表します。 彼らは、アテンション メカニズムを使用して、さまざまな入力要素の重要性を比較検討します。 以前のモデルとは異なり、トランスフォーマーはデータを並列処理するため、大規模なデータセットを効率的に処理できます。 セルフアテンションにより、トランスフォーマーは入力内のすべての要素間の関係を考慮できるため、テキストの生成や翻訳などのタスクで非常に効果的になります。
深層学習の応用
深層学習モデルは、かつては機械では解決できないと思われていた問題も含め、多くの実世界の問題に適用されてきました。
自動運転車
自動運転車は、深層学習モデルに依存して、信号や標識、近くの車、歩行者を認識します。 これらの車両はセンサー フュージョンを使用し、ライダー、レーダー、カメラからのデータを組み合わせて環境の包括的なビューを作成します。 深層学習アルゴリズムはこのデータをリアルタイムで処理し、運転上の意思決定を行います。 たとえば、テスラのオートパイロット システムは、ニューラル ネットワークを使用して周囲の状況を解釈し、それに応じてナビゲーションすることで、安全性と効率性を向上させます。
大規模言語モデル (LLM) とチャットボット
深層学習モデルは、ChatGPT や Gemini などの人間らしいチャットボットや、Copilot などのコード作成ツールの中核です。 大規模な言語モデルは、膨大な量のテキスト データでトレーニングされ、高精度の人間の言語を理解して生成できるようになります。 これらのモデルは、一貫した会話を行ったり、質問に答えたり、エッセイを書いたり、さらには自然言語の記述に基づいてコード スニペットを生成することでプログラミングを支援したりすることができます。 たとえば、OpenAI の GPT-4 は、コードを記述したり、電子メールの下書きを作成したり、さまざまなトピックについて詳細な説明を提供したりできます。
執筆補助
ライティング ツールはディープ ラーニング モデルを活用して、より適切な文章を書くのに役立ちます。 これらのツールは、文全体と段落を分析して、文法、句読点、スタイル、明瞭さに関する提案を提供します。 たとえば、Grammarly は高度な自然言語処理技術を使用して、文章のコンテキストを理解し、パーソナライズされた推奨事項を提供します。 トーンを検出し、同義語を提案し、読みやすさとエンゲージメントを向上させるために文章を構造化するのにも役立ちます。
画像生成
DALL-E などの深層学習モデルは、最近、テキスト プロンプトに基づいて新しい画像を生成したり、スタイル転送を実行して 3 番目の画像のスタイルを使用して既存の画像の新しいバージョンを作成したりする点で進歩を遂げています。 たとえば、自分の写真とその絵画への参照を入力することで、フィンセント ファン ゴッホの「星月夜」(1889 年) のスタイルでプロフィール写真を作成できます。 これらのモデルは、畳み込みニューラル ネットワークと敵対的生成ネットワークの組み合わせを使用して、非常に現実的で創造的な画像を生成します。
レコメンドシステム
音楽アプリは新しいアーティストの発見にどのように役立ちますか? 深層学習モデルは、以前の視聴履歴を使用して好みのパターンを学習し、気に入った曲に似た新しい曲を予測します。 これらのレコメンデーション システムは、視聴習慣、検索クエリ、いいねやスキップなどのユーザー インタラクションを含む、膨大な量のユーザー データを分析します。 Spotify や Netflix などのサービスは、これらのモデルを使用してパーソナライズされたコンテンツを提供し、ユーザー エクスペリエンスをより魅力的で個人の好みに合わせたものにしています。
医学的診断
一部の言語処理モデルは、検査結果、調査回答、医師の診察のメモ、病歴などの患者記録からの情報を分析し、患者の症状の考えられる原因を明らかにできます。 たとえば、IBM の Watson Health は、自然言語処理を使用して、非構造化医療記録から関連情報を抽出します。 同様に、画像認識モデルは放射線科レポートを読み取り、放射線科医が異常な結果を検出できるようにすることができます。 深層学習モデルは、X 線や MRI などの医療画像のパターンを識別するために使用され、がんや神経疾患などの症状の早期発見に役立ちます。
ディープラーニングの課題と限界
ディープ ラーニング モデルはその強力さにもかかわらず柔軟性があり、実際のコストがかかります。 深層学習の使用には次のような課題があります。
- データ要件:深層学習モデルを適切にトレーニングするには、大量のデータが必要です。 たとえば、OpenAI の GPT-3 モデルは 5 つのデータセットでトレーニングされ、そのうちの最小のデータセットにはすべての Wikipedia 記事が含まれていました。
- 計算コスト:ディープ ラーニング モデルのトレーニングと実行は非常に計算量が多く、エネルギーとコストがかかります。
- バイアス:バイアスのあるデータに基づいてトレーニングされたモデルは、そのバイアスを継承し、応答に組み込みます。 たとえば、現実世界の画像の 50% に猫が含まれている場合、90% の犬の画像と 10% の猫の画像で画像認識モデルをトレーニングしても、モデルを適切に準備することはできません。
- 解釈可能性:深層学習モデルの大部分を構成する「隠れ層」は、予測を行うために何をしているのかを知るのが難しいため、適切な名前が付けられています。 場合によっては、それでいいかもしれません。 他の場合には、予測に何が含まれているかを知ることが不可欠です。 たとえば、新しい治療法に対する患者の転帰をモデルがどのように予測したかを理解することは、科学的および医学的に必要です。
- 偽の画像と誤った情報: DeepDream のような敵対的生成ネットワークは、偽だが説得力のある画像を生成する可能性があります。 悪者の手に渡れば、これらは誤った情報を広めるために使用される可能性があります。 同様に、ChatGPT のようなチャットボットは誤った情報を「幻覚」させる可能性があるため、常に事実確認を行う必要があります。
ディープラーニングの未来
ディープラーニングに将来何が起こるかを知るのは難しいですが、現在開発が進められている分野をいくつか紹介します。
- 大規模な言語モデルは改善を続けています。OpenAIのような組織は、過去の成功をもとに構築を続けており、モデルの応答がより良く、より正確になっていることが期待できます。
- マルチモーダル学習:一部の最先端の深層学習モデルは、さまざまな種類の情報を一般化するためにマルチモーダルにトレーニングされます。 たとえば、テキストでトレーニングされたモデルは、音声や画像に関する情報を予測できます。
- 解釈可能性:深層学習モデルは依然として比較的不透明ですが、将来的には、モデルがどのように予測に到達するかを理解しやすくするツールがさらに登場する可能性があります。
結論
ディープラーニングは、野生動物のカメラでクマを検出したり、病気の新しい治療法を発見したり、より明確に文字を書くなど、今日私たちが直面している多くの問題に取り組む可能性を秘めた強力なツールです。