ニューラルネットワークは 機械学習 データから学習し、分類、回帰、生成などのさまざまなタスクを実行できるモデル。神経系の基本単位である生体ニューロンの構造と機能から着想を得ています。

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ディープラーニングの市場規模は次のように推定されました 2022年には491.9億米ドル また、2032年までに約8,911億3,000万米ドルを超えると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に、33.6％の複合年間成長率（CAGR）で成長すると見込まれています。

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「ニューラルネットワークを知る」入門

ニューラルネットワークは、ユニットまたはノードとも呼ばれる人工ニューロンの複数の層で構成されています。各ニューロンは前の層から何らかの入力を受け取り、簡単な計算を行い、その出力を次の層に渡します。各ニューロンの入力と出力は、重みと呼ばれるいくつかのパラメーターによって重み付けされます。このパラメーターによって、各ニューロンが他のニューロンにどの程度影響するかが決まります。重みはトレーニングプロセス中にニューラルネットワークによって学習され、与えられたタスクに対するネットワークのパフォーマンスを測定する損失関数からのフィードバックに基づいて調整されます。

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ニューラルネットワークの最初と最後の層は、それぞれ入力層と出力層と呼ばれます。これらの層は、ネットワークが学習しようとしている、または生成しようとしているデータに接続されています。その間にある層は直接観測できないため、隠れ層と呼ばれます。隠れ層の数とサイズは、タスクの複雑さと種類によって異なります。

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ニューラルネットワークの種類

フィードフォワードニューラルネットワーク

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これらは最も単純で最も一般的なタイプのニューラルネットワークであり、 情報は入力層から出力層に一方向に流れます。次のようなタスクに使用できます。 画像認識、 自然言語処理、そしてもっと。

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リカレントニューラルネットワーク

これらは、テキスト、音声、ビデオなどの連続データを処理できるニューラルネットワークの一種です。彼らには フィードバックループ これにより、以前の入力から得た情報を隠れた状態で保存することができ、それが将来の出力に影響を与える可能性があります。これらは次のようなタスクに使用できます。 機械翻訳、 テキスト生成、そしてもっと。

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畳み込みニューラルネットワーク

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これらは、画像、音声、ビデオなどの空間データを処理できるニューラルネットワークの一種です。これらには次のような特殊な構造があります。 畳み込み層、プーリング層、全結合層。畳み込み層は、エッジ、形状、パターンなどの特徴を検出できるフィルターを入力データに適用します。プーリング層は、最大値や平均値などの集計関数を適用してデータサイズを小さくします。全結合層は、前の層のすべてのニューロンを次の層に接続します。顔認識や物体検出などのタスクに使用できます。

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ニューラルネットワークの用途にはどのようなものがありますか？

ニューラルネットワークには、さまざまな分野や産業に多くの用途と潜在的なメリットがあります。例としては、次のようなものがあります。

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画像認識: フェイスアンロック（例：AppleによるFace ID）、医療診断（例：SkinVision B.V. によるSkinVision）、アーティスティックスタイルの転送（例：Prisma LabsによるPrisma）など

自然言語処理: チャットボット（例：Luka社によるレプリカ）、機械翻訳（GoogleによるGoogle翻訳など）、テキスト要約（例：TLDRifyによるTLDR）など

音声認識: 音声アシスタント (例:Alexa by Amazon)、音声検索 (例:Apple の Siri)、音声テキスト変換 (例:Otter by Otter.ai) など

ビデオ分析: ビデオ監視（例：Verkada Inc. によるVerkada）、ビデオ圧縮（V-NovaによるPerseusなど）、ビデオ合成（例：DeepFake LabによるDeepFake）など

レコメンデーションシステム: 電子商取引 (例:Amazon by Amazon)、ストリーミングプラットフォーム (例:Netflix by Netflix Inc.)、ソーシャルメディア (例:Facebook by Meta) など

ゲーム: バーチャルリアリティ (例:Oculus VR によるオクルスリフト) 拡張現実 （例：ナイアンティック社のポケモンゴー）、コンピューターグラフィックス（例：エピックゲームズのアンリアルエンジン）など

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ニューラルネットワークにはどのような制限がありますか？

ニューラルネットワークにはいくつかの制限と課題があり、場合によっては使用が困難または非現実的になります。その中には次のようなものがあります。

データおよび計算要件: ニューラルネットワークは、トレーニングと実行に大量のデータと計算リソースを必要とします。学習するには大規模で多様なデータセットが必要ですが、一部のタスクや分野では利用できない場合やアクセスできない場合があります。また、データを処理して計算を実行するための強力なハードウェアとソフトウェアも必要ですが、一部のユーザーやアプリケーションにとっては高価だったり、不足したりすることがあります。

オーバーフィッティングとアンダーフィッティング: ニューラルネットワークは、過適合または過適合に陥りやすく、学習データを十分に記憶しすぎているか、新しいデータへの一般化に失敗する傾向があります。オーバーフィットは、真の基礎となるパターンとは無関係または代表的でない学習データのノイズや特定の詳細をネットワークが学習した場合に発生します。アンダーフィッティングは、タスクに必要なデータの重要な特徴や関係をネットワークが学習できない場合に発生します。過適合と過少適合はいずれも、新しいデータや目に見えないデータについて、パフォーマンスが低下し、結果が不正確になる可能性があります。

解釈可能性と説明可能性: ニューラルネットワークは解釈や説明が難しい場合があります。つまり、ニューラルネットワークは、その方法や理由を明らかにせずに出力を生成するブラックボックスとして機能することがよくあります。そのため、ネットワークの動作や決定の理解、信頼、デバッグが難しくなります。また、特にネットワークのアウトプットが人間や社会に重大な影響を及ぼす場合、説明責任、透明性、公平性、プライバシーなどの倫理的および法的課題が生じる可能性があります。

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ニューラルネットワークを作るにはどうすればいいですか？

以下を使用して、ニューラルネットワークを一から作成するための基本的な手順を見てみましょう。 Python プログラミング言語として。

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ステップ 1: 問題とデータを定義する

最初のステップは、ニューラルネットワークで解決したい問題を定義することです。たとえば、手書きの数字の画像を分類したり、写真のキャプションを生成したり、株価を予測したりしたい場合があります。問題によっては、ニューラルネットワークのトレーニングとテストに使用するデータを収集して前処理する必要があります。データは入出力ペアとしてフォーマットする必要があります。入力はデータポイントを表す特徴ベクトル、出力はニューラルネットワークに学習させたいラベルまたはターゲット値です。

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ステップ 2: アーキテクチャと損失関数の設計

次のステップは、層の数とタイプ、各層のニューロンの数とサイズ、および各層の出力に適用される活性化関数で構成されるニューラルネットワークのアーキテクチャを設計することです。このアーキテクチャは、問題と手元にあるデータに適したものでなければなりません。たとえば、画像の分類には、画像内の空間パターンをキャプチャできる畳み込み層を使用し、テキスト生成には、テキスト内の連続的な依存関係をモデル化できる反復層を使用する場合があります。また、ニューラルネットワークが学習しなければならないパラメーターや重みの数もアーキテクチャによって決まります。

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ステップ 3: 順方向伝播と逆方向伝播を実装する

3 番目のステップは、順方向伝播アルゴリズムと逆方向伝播アルゴリズムを実装することです。これらのアルゴリズムを使用して、ニューラルネットワークの出力を計算し、重みを更新します。順伝播アルゴリズムは、入力ベクトルを受け取ってニューラルネットワークの各層に渡し、活性化関数を適用して重みを掛けて、出力層に到達するまでそれを渡します。出力層は予測ベクトルを生成し、それを損失関数を使用して実際の出力ベクトルと比較できます。

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逆伝播アルゴリズムは、予測ベクトルと真の出力ベクトルを受け取り、ニューラルネットワークの各重みに対する損失関数の勾配を計算します。勾配は、それぞれの重みが損失にどの程度寄与しているか、また損失を減らすにはどの方向に変更すべきかを示します。逆伝播アルゴリズムは、出力層から始まり、ニューラルネットワークの各層を逆方向にたどり、微積分の連鎖則を適用して勾配を計算します。

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ステップ 4: ニューラルネットワークの学習とテスト

最後のステップは、勾配降下法や確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムを使用してニューラルネットワークの学習とテストを行うことです。最適化アルゴリズムは何度かエポックを繰り返し、各エポックで勾配の一部を減算し、学習率パラメーターを掛けて、ニューラルネットワークの各重みを更新します。学習率は、ニューラルネットワークがデータから学習する速度と速度を制御します。最適化アルゴリズムは、学習データの損失関数が最小になるような重みのセットを見つけようとします。

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ニューラルネットワークが新しいデータにどの程度一般化されるかを評価するには、トレーニングに使用されなかった別のデータセットでニューラルネットワークをテストする必要があります。分類問題では精度、精度、再現率、F1スコア、回帰問題では平均絶対誤差や二乗平均平方根誤差などの指標を使用して性能を測定できます。

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これらは、ニューラルネットワークをゼロから作成するための基本的な手順です。ただし、調べたり実験したりできる詳細やバリエーションは他にもたくさんあります。たとえば、さまざまな種類の層 (ドロップアウトやバッチ正規化など)、さまざまな種類の活性化関数 (Sigmoid や ReLU など)、さまざまな種類の最適化アルゴリズム (Adam や RMSProp など)、さまざまな種類の正則化手法 (L2 や L1 など) などを使用できます。

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結論

ニューラルネットワークは、機械学習と人工知能における刺激的で活発な研究分野です。さまざまな分野や産業に多くの用途と潜在的なメリットがあります。ただし、研究者、開発者、ユーザー、政策立案者が克服または軽減する必要のある制限や課題もあります。

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