こんにちわ！
エンジニアとして活動しています、りょすけと申します。
本日の記事では、深層学習に関してご紹介する記事を作ろうと思います！
私は元々は人工知能やAIの出身ではないのですが、今をときめく最先端の技術を学びたいと思いまして、
日々、学習をしています。
ですから、今後、AIや人工知能を学んでみたいと思っている方に向けて、
『深層学習』に特化した基礎知識と、学習方法をご紹介します！
深層学習(ディープラーニング)とは何か？
深層学習とは、分かりやすく言えばディープラーニングのことなのですが、
無数のデータから自動的にパターンなどを学習して、データ群の特徴を発見する技術のことをディープラーニング(深層学習)と言います。
深層学習というのは、言ってしまえば機械学習の技術の一つで、機械学習というのは人工知能の一つですから、
人工知能技術の中の一つが、深層学習の領域のテクノロジーだと言えますね。
深層学習を用いるとイノベーションが起こる
ちなみに、この深層学習という領域は、今世界中で注目されている技術で、人工知能の可能性を大きく飛躍させた一つです。
マッキンゼー・グローバル・インスティテュートというシンクタンクの調査によれば、人工知能ががもたらす社会の変化は、
かつて英国で起こった産業革命とくらべて、
「速度は10倍、規模は300倍、インパクトは約3000倍になると考えられる」と発表されているので、その巨大さを知ることができますね。
ディープラーニングを用いることで、元々は人間が教師データのモデルを作っていたものが、
最初からソフトウェアが学習し、パターンを学習していくので、これまで様々な困難と言われていた、
人工知能の進化に貢献できると言われております。
機械学習とは
ちなみにですが、機械学習とはそもそも何かと申しますと、
端的に言ってしまえば、データを活用して、整理することなので、統計学などの分野の数学が用いられます。
これまでは様々なデータを集めて、人間が手動でデータを分析していたわけですが、
人工知能を使うことで、無限大の数のデータでも軽々計算をしてしまって、その特徴を得ることができるので、
様々な現実問題の課題の解決を助けることができます。
深層学習で可能になる未来
今後、ディープラーニングのような深層学習のテクノロジーが発展していくと、
現実社会で観測されるような様々な問題の解決をすることができます。
例えば、画像認識や、音声認識や、自然言語処理とか、
それから自動運転などもどんどん実用化していきますよね。
アレクサや hay Googleなどで人の声が認識できますが、
それもディープラーニングの技術でより発展ができますし、
テスラなどの自動運転の技術などもディープラーニングが活かせますよね。
ディープラーニングの実用例
既に、ディープラーニングでの実用例として世界的に有名なのは、
なんと言っても囲碁の世界チャンピョンを完璧に叩きのめしたAlphaGoですよね。
以後の世界チャンピョンとして無敵の勝率を誇っていた柯潔（カ・ケツ）さんに、
AlphaGoは圧勝してしまい、もはやこれ以上は強くなっても意味がないということで、
AlphaGoの開発は囲碁からは撤退したそうです。
また、ディープラーニングの技術は、テスラなどの自動運転技術にも搭載されておりまして、
囲碁のような完全に情報勝負だけではなく、外部要因によって無限に変化する状況でも、
実用化まで漕ぎ着けているので、世界はすでにディープラーニングの威力を知っていると言えます。
