ディープラーニングは、人工知能の世界のロックスターとなり、コンピューターに(ほぼ)人間と同じように思考させ、学習させる能力で私たちの想像力を魅了しています。しかし、あちこちで話題になっている「ディープ ラーニング」とは一体何で、どのように機能するのでしょうか?
ディープ ラーニングとは一体何ですか?
ペットのオウムに面白いフレーズを言えるように教えているところを想像してみてください。最初に、これらのフレーズを何度も繰り返して訓練し、最終的に彼がそれらを学び、自分で繰り返す方法を知るようになります。同様に、ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークと呼ばれる超知能のオウムを訓練するようなものです。ただし、面白いフレーズの代わりに、猫、犬、ジャガイモの写真など、たくさんのデータを提供します。
ニューラル ネットワーク
私たちのニューラル ネットワークは、相互に接続されて情報を処理する「ニューロン」のグループです。私たちの脳のように、相互接続された脳細胞の巨大なネットワークを想像してみてください。しかし、このチェーンでは感情やアイスクリームの味について考えるのではなく、数字やイメージについて考えています。私たちはそれをニューラルネットワークと呼んでいます。ニューロンと呼ばれるそれぞれの小さな脳細胞は、画像内のピクセルのように情報を受け取り、それが重要かどうかを判断します。次に、その決定を次のニューロンに渡し、すべてのニューロンがチームとして協力して、画像が何を表しているかを理解します。それは、友達のグループが一緒にパズルを解き、コードを解読するまでそれぞれが解決策の一部を追加するようなものです。ニューラル ネットワークは非常にスマートで、猫から車、人間の行動の洞察に至るまで、コンピューターがあらゆる種類のものを理解して認識するのに役立ちます。このようなマシンの作成例の 1 つは、midjourney と呼ばれる AI ベースの画像ジェネレーターです。
猫から予測まで
ここからが興味深い部分です。私たちはニューラルネットワークに何か、たとえば猫の画像を何百万枚も表示します。猫の画像のデータベースはビッグ データと呼ばれ、彼女はそれを認識できるようになりました。ひげ、耳、目を見て猫と犬を区別できるのと同じように、ニューラル ネットワークは仮想の「目」を使用して同じことを行います。これは実際には「ディープ ラーニング」です。
試行錯誤による学習
ニューラル ネットワークが失敗すると、親切に背中を押してくれます。そうですね、文字通りではありませんが、私たちはそれがどれほどひどかったかを彼に伝え、彼はそれに応じてジョークを調整します。このプロセスは「バックプロパゲーション」と呼ばれ、ネットワークが調整されて精度が向上します。
ますます深く
ディープ ラーニングの名前は、相互接続されたニューロンの多くの層に由来しています。まるで何層もの味わいを重ねたケーキのような味わいです。各レイヤーは、エッジや形状などの単純な特徴から始めて、毛皮のパターンや猫のポーズなどのより複雑なものに移行して、異なる内容を学習します。
アプリケーションが豊富!
ディープラーニングは猫や犬だけではありません。これは自動運転車、音声アシスタント、ミームの作成にも使用されており (はい、正しく読みました)、もちろん ChatGPT でも使用されています。したがって、次回音声アシスタントにお気に入りの曲をかけてもらうときは、それを理解したディープラーニングに感謝することができます。ディープラーニングは、物事を認識し、予測し、さらにはミームを作成することを学習できるステロイドを投与されたオウムを飼っているようなものです。それは、ニューラル ネットワークをトレーニングし、間違いを犯させ、改善するように教えることです。したがって、ディープラーニングの素晴らしさを受け入れて、私たちが今住んでいる世界の革命的な変化を楽しんでください。