少しでも時間をかけて読んでいただければ、 人工知能人工ニューラル ネットワークについては、ほぼ確実に聞いたことがあるでしょう。 しかし、一体とは一体何でしょうか？ 包括的なコンピューター サイエンス コースに登録したり、より詳細なリソースを詳しく調べたりするのではなく、 オンラインで入手できます。この素晴らしい形式のマシンについて素早く簡単に理解するには、便利な一般向けガイドを参照してください。 学ぶ。
人工ニューラルネットワークとは何ですか?
人工ニューラル ネットワークは、機械学習で使用される主要なツールの 1 つです。 名前の「神経」の部分が示すように、それらは脳にインスピレーションを得たシステムであり、人間の学習方法を再現することを目的としています。 ニューラル ネットワークは、入力層と出力層、および (ほとんどの場合) 入力を出力層が使用できるものに変換するユニットで構成される隠れ層で構成されます。 これらは、人間のプログラマーが抽出して機械に認識するように教えるにはあまりにも複雑または多すぎるパターンを見つけるための優れたツールです。
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一方、ニューラル ネットワーク (「パーセプトロン」とも呼ばれます) 1940年代から存在している、それらが人工知能の主要な部分を占めるようになったのは、ここ数十年のことです。 これは、ネットワークが状況に応じてニューロンの隠れ層を調整できるようにする「バックプロパゲーション」と呼ばれる技術の登場によるものです。 結果が作成者が期待しているものと一致しない場合 - 犬を認識するように設計されたネットワークが猫を誤認識するなど、 例。
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もう 1 つの重要な進歩は、深層学習ニューラル ネットワークの登場です。 多層ネットワークの各層は、何を見ているのかを認識できるまで、さまざまな特徴を抽出します。 のために。
かなり複雑そうですね。 私が5歳だと思って説明してもらえますか？
ディープ ラーニング ニューラル ネットワークがどのように学習するかという基本的な考え方については、工場ラインを想像してください。 原材料 (データ セット) が入力されると、それらはコンベア ベルトに渡され、後続の各ストップまたはレイヤーで、異なる高レベルの特徴セットが抽出されます。 ネットワークがオブジェクトを認識することを目的としている場合、最初の層はそのピクセルの明るさを分析する可能性があります。
次のレイヤーは、類似したピクセルのラインに基づいて、画像内のエッジを識別します。 この後、別のレイヤーがテクスチャや形状などを認識することがあります。 4 番目または 5 番目の層に到達するまでに、深層学習ネットは複雑な特徴検出器を作成しているでしょう。 特定の画像要素 (目、鼻、口など) が一緒によく見られることを把握できます。
これが完了すると、ネットワークをトレーニングした研究者は出力にラベルを付け、バックプロパゲーションを使用して間違いを修正できます。 しばらくすると、ネットワークは、毎回人間の助けを必要とせずに、独自の分類タスクを実行できるようになります。
これ以外にも、次のようなさまざまな種類の学習があります。 監督された または 教師なし学習 または 強化学習、ネットワークはスコアを最大化しようとすることで自ら学習します。これは記憶に残ることです。 Google DeepMind の Atari ゲームプレイ ボット.
ニューラルネットワークには何種類あるのでしょうか?
ニューラル ネットワークには複数の種類があり、それぞれに独自の使用例と複雑さのレベルがあります。 最も基本的なタイプのニューラル ネットワークは、 フィードフォワード ニューラル ネットワーク、情報は入力から出力へ一方向にのみ伝達されます。
より広く使用されているタイプのネットワークは、 リカレントニューラルネットワーク、データは複数の方向に流れることができます。 これらのニューラル ネットワークは優れた学習能力を備えており、手書き学習や言語認識などのより複雑なタスクに広く使用されています。
もあります 畳み込みニューラル ネットワーク, ボルツマンマシンネットワーク, ホップフィールドネットワーク、その他さまざまです。 タスクに適したネットワークの選択は、トレーニングに使用する必要があるデータと、念頭に置いている特定のアプリケーションによって異なります。 場合によっては、音声認識のような難しいタスクの場合のように、複数のアプローチを使用することが望ましい場合があります。
ニューラルネットワークはどのようなタスクを実行できますか?
私たちのアーカイブをざっと見てみると、ここでの適切な質問は「どのようなタスクなのか」であることがわかります。 できない ニューラルネットワークがそうなるの？」 から 車が道路上を自動運転できるようにする、 に 驚くほどリアルな CGI 顔を生成する、機械翻訳、不正検出、 私たちの心を読む、いつそれを認識するか 猫が庭に出てスプリンクラーをつけています; ニューラル ネットワークは、AI における大きな進歩の多くを支えています。
ただし、大まかに言えば、データ内のパターンを検出するために設計されています。 特定のタスクには、分類 (データ セットを事前定義されたクラスに分類する)、クラスタリング (データをクラスに分類する) が含まれる場合があります。 さまざまな未定義カテゴリ)、および予測 (株式市場や映画ボックスなど、過去のイベントを使用して将来のイベントを推測する) オフィス）。
彼らは具体的にどのようにして物事を「学習」するのでしょうか？
私たちが生活の経験から学習するのと同じように、ニューラル ネットワークには学習用のデータが必要です。 ほとんどの場合、ニューラル ネットワークに投入できるデータが増えれば増えるほど、ニューラル ネットワークの精度は高まります。 何度も繰り返すタスクと同じように考えてください。 時間が経つにつれて、徐々に効率が向上し、間違いが少なくなります。
研究者やコンピューター科学者がニューラル ネットワークのトレーニングに着手するとき、通常はデータを 3 つのセットに分割します。 1 つ目はトレーニング セットで、ネットワークがノード間のさまざまな重みを確立するのに役立ちます。 この後、検証データセットを使用して微調整します。 最後に、テスト セットを使用して、入力を目的の出力に正常に変換できるかどうかを確認します。
ニューラル ネットワークには制限がありますか?
技術レベルでは、より大きな課題の 1 つはネットワークのトレーニングにかかる時間であり、より複雑なタスクにはかなりのコンピューティング能力が必要になる可能性があります。 しかし、最大の問題は、ニューラル ネットワークが「ブラック ボックス」であり、ユーザーがデータを入力して答えを受け取ることです。 答えを微調整することはできますが、正確な意思決定プロセスにはアクセスできません。
これは多くの研究者が悩んでいる問題です 積極的に取り組んでいるしかし、人工ニューラルネットワークが私たちの生活の中で果たす役割がますます大きくなるにつれて、それはますます差し迫ったものになるでしょう。
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