人工知能と機械学習におけるニューラルネットワークは、現代のテクノロジーを支える基盤です。本記事では、初心者向けにその用語解説や使い方を詳しく説明します。
人工知能（AI）とは、人間の知的な行動を模倣するシステムやプログラムを指します。機械学習は、その一部として、データから学び、経験を通じて改善する能力を持つ技術です。ニューラルネットワークは、機械学習の一手法であり、人間の脳の働きを模倣した構造を持っています。
ニューラルネットワークは、ノード（ニューロン）と呼ばれる単位が層を成して構成されています。基本的には以下の三つの層からなります。
1. 入力層：データが最初に入る層です。各ノードは、入力データの一部を受け取ります。
2. 隠れ層：入力層と出力層の間に位置し、データの処理を行います。複数の隠れ層を持つネットワークを「深層学習」と呼びます。
3. 出力層：最終的な結果を出力する層で、分類や予測を行います。
ニューラルネットワークを理解するためには、いくつかの重要な用語を知っておく必要があります。
– ニューロン：情報を受け取り、処理し、出力する基本単位です。
– 重み：各ニューロン間の接続の強さを示す値で、学習を通じて調整されます。
– バイアス：ニューロンの出力を調整するための値で、重みとともに学習されます。
– 活性化関数：ニューロンの出力を決定する関数で、非線形性を導入します。一般的な活性化関数には、シグモイド関数やReLU（Rectified Linear Unit）があります。
ニューラルネットワークは、以下のステップで学習を行います。
1. フォワードプロパゲーション：入力データがネットワークを通過し、出力が生成されます。
2. ロス計算：出力と実際の値との誤差（ロス）を計算します。
3. バックプロパゲーション：誤差を元に、重みやバイアスを調整するための勾配を計算します。
4. 重みの更新：計算された勾配を用いて、重みとバイアスを更新します。
このプロセスを繰り返すことで、モデルはデータに対する理解を深めていきます。
ニューラルネットワークには、さまざまな種類があります。代表的なものを以下に示します。
– フィードフォワードニューラルネットワーク：データが一方向に流れるシンプルな構造です。
– 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：主に画像データの処理に特化した構造で、特徴抽出に優れています。
– リカレントニューラルネットワーク（RNN）：時系列データや自然言語処理に適した構造で、過去の情報を保持する能力があります。
ニューラルネットワークは、さまざまな分野で応用されています。以下はその一例です。
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