【図解】コレ１枚でわかるディープラーニングが注目される理由

「人間が教えなくても世界のあらゆる事象の規則や関係を見つけ、世界を分類整理する」

ニューラル・ネットワークの進化形として登場したディープラーニングが注目されるのは、まさにこの点にあります。

データを分析し、その中に潜む規則や関係といった「特徴の組合せ＝モデル」を見つけ出すことが機械学習のやろうとしていることです。それを使って、ものごとを分類し、識別や判断のための基準やルールを見つけ出します。

従来のニューラル・ネットワークは、「規則や関係を見つけるための着目点」すなわち「特徴量」を人間が決め、それに基づいて分析処理し、人間が結果（評価データ）を見て、うまく分類できるように特徴量を調整していました。しかし、ディープラーニングでは、その必要がありません。最適な特徴量をデータから見つけ、評価結果に基づいて、自動的に最適値を見つけ出します。

例えば、ベテランの職人がものづくりをする現場を想像してください。私たちは、道具の使い方、力加減、タイミングといった目に見える道具の使い方に着目し、その匠の技に感動するでしょう。しかし、見た目には分からない他の「何か」が、素晴らしい成果を生みだしているのかも知れません。その職人に、その説明を求めても、たぶんうまく説明できないでしょう。

ディープラーニングはそんな「説明できない特徴量」をデータの中から見つけ出してくれます。これをロボットに搭載すれば、匠の技を持つロボットが実現するかもしれません。他にも、次のようなケースが考えられます。

• 品質検査のベテランは、素人には気付か些細な不良を確実に見つけ出す
• 保守技術者は、機械の運転データから異常に気付き故障を未然に防ぐ
• 警察官は、犯罪の発生場所やタイミングを長年の経験や勘で予想する

うまく説明できないけれど、分類や識別、判断に大きな影響を与える特徴量はいろいろとあります。ディープラーニングは、そんな見た目には分からない、あるいは気付くことの難しい特徴量を、人間が教えることなくデータから見つけてくれるところが、画期的なところなのです。

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