人工ニューラルネットワークは、一般にユニットと呼ばれる実際のニューロンで部分的に構成されている。このようなユニットは、ネットワークの形成全体を構成する層にグループ化することができる。
各レイヤーは数ユニットから数百万ユニットまである。これは、データのパターンを見つけるためにニューラルネットワークが持たなければならない複雑さのレベルに依存する。
一般的に、人工ニューラルネットワークには3種類の層が存在する。入力層、出力層、ミドルウェアまたは隠れ層である。入力層は、ネットワークが分析に必要とするデータを外界から受け取る。
このデータは次に1つ以上の隠れ層を通過する。そして、入力を出力層にとって有用な情報に変える。
最後に、出力層は受け取った入力データに基づいて応答を返す。
ほとんどのニューラルネットワークでは、ある層のユニットは次の層のユニットに接続されている。これらの接続にはそれぞれ重みがあり、あるユニットが他のユニットに与える影響を決定する。ニューラルネットワークは、データがあるユニットから別のユニットに移動するにつれて、データについてより多くのことを学習する。この学習プロセスが、出力層からの最終的な出力につながる。
これは、脳内で活動する人間のニューロンをベースにしている。ニューラルネットワークまたはニューラルネットと呼ぶにふさわしい。人工ニューラルネットワークの第一階層は入力レベルである。この場合、外部から情報を受け取り、それを隠れ層と呼ばれる第2層に渡す。
各ニューロンは前の層のニューロンから入力を得る。そして加重和を計算し、その情報を隠れ層の次の層のニューロンに渡す。これらのニューロンは、重みが付加された形で接続される。これにより、各要素が接続されたニュー ロンに一意に影響を与えることが保証される。
ニューラルネットワークはトレーニングセットから学習される。例えば、ニューラルネットワークに猫を認識することを教えるのが目的なら、数千枚の様々な猫の写真をネットワークに投入する。これにより、ネットワークは猫がどのように見えるかを学習する。
ネットワークが十分な数の猫の画像を見て、それを正しく識別できるかどうかをテストする必要がある。そのためには、新しい画像を与えて、それぞれが猫かどうかを判断するよう求める。そして、その答えが正しいかどうかを人間がチェックする。
ネットワークがミスを犯した場合、バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを用いて学習を改善する。これは、ミスの数に基づいてユニット間の接続の重みを調整するものだ。このプロセスは、ニューラルネットワークが猫の画像をほとんど間違えずに正しく識別できるようになるまで続けられる。
ここでは、さまざまな種類のニューラルネットワークを紹介する：
FNNは最も単純な人工ニューラルネットワークである。データの分類や予測などのタスクによく使われる。これらのネットワークはデータのパターンを見つけるのが得意で、訓練もかなり簡単です。
FNNは複数の層で構成されている。各層は入力データを特定の方法で処理してから次の層に送る。
RNNは、時間の経過とともに起こるパターンを認識するのが得意だ。音声認識や言語翻訳などのタスクによく使用される。
RNNには、ネットワークの異なるレイヤー間を情報が移動するフィードバックループがある。この能力により、RNNは過去の出来事から学習し、記憶することができる。話し言葉の理解や文章の翻訳といったタスクに役立つ。
CNNは画像を認識するために特別に作られたもので、複雑なパターンを見つけるのが得意だ。通常のニューラルネットワークと同じように機能する。しかし、CNNには畳み込み層と呼ばれる独自の層があり、特定の数学的演算を使って画像を処理する。
この機能は、CNNが様々なレベルで画像の様々な詳細を学習するのに役立つ。CNNは音声処理や画像処理などのタスクに使用される。そのため、コンピュータ・ビジョンのような分野で特に有用である。
ニューラル・ネットワークには、特に大量のデータを扱う場合に、人間と同じように問題を解決するのに役立つ強力な機能がある：
ニューラルネットワークは多くの実用的なアプリケーションを持っています。ニューラルネットワークが私たちの生活の中でどれほど一般的で、人々にどのように使われているかを概観してみよう。
ニューラルネットワークの最も一般的な用途のひとつは、予測モデルである。このようなネットワークは、誰かがローンを不履行にする確率や、今後数ヶ月の間にどれだけの製品が売れるかなど、将来発生する事象の予測を支援することができる。
こうした情報は、企業組織の意思決定プロセスを支援することができる。
例えば、誰かのためにローンを承認するかどうかとか、どれくらいの在庫を発注するかとか。また、スポーツの試合や選挙の結果を予測するのにも使える。
医療現場では、X線やMRIなどの医療画像の読影にニューラルネットワークが使われている。これらのAIシステムは、人間よりもはるかに速く画像を分析することができる。また、疲れたり休憩を必要としたりすることなく、24時間働き続けることができる。
ニューラルネットワークは自動運転車の動力源にもなっている。自動運転車は走行中、一度に起こる様々な出来事を追跡する必要がある。自動運転車のAIは、収集したデータに基づいて迅速な判断を下す必要がある。ニューラルネットワークは、自動運転車が安全にナビゲートするために必要な複雑な思考を可能にする。
どの国も自国を守るために強力な防衛チームを必要としている。先進国はニューラルネットワークを使って軍事データにアクセスし、分析することができる。これは防衛システムの改善に役立つ。各国は防衛戦略を強化するために、こうしたテクノロジーを利用している。
ニューラルネットワークは、物体の位置を特定するようなタスクを支援することで、防衛において重要な役割を果たす。また、攻撃の分析やロジスティクスの管理にも役立っている。また、ドローンの制御や海の監視にも使われている。航空パトロールを監督することもできる。これらすべてが、効果的な防衛システムの構築に役立っている。
これは、コンピュータが書かれたテキストを理解し、応答するのに役立つ。チャットボットやバーチャルアシスタントで使われている。これは特に銀行業務において、顧客を支援するために当てはまる。NLPは情報の並べ替え、分析、要約もできる。さらに、多くのデータで訓練された大規模な言語モデルを使用して、コンピューターが新しいテキストを作成することもできる。
音声認識技術により、機械は話し言葉を理解し、言語を識別し、話し手のトーンまで拾うことができる。この技術は、会話の書き起こし、自動字幕の作成、顧客からの電話依頼を必要なサービスに基づいて分類することなどに役立つ。
株価を予測し、投資の選択に役立てるためにニューラルネットワークが使われている。このタスクは従来の手法では難しいが、ニューラルネットワークは学習し調整することができるため、この仕事に最適なのだ。
時間の経過とともに、ニューラルネットワークが株価予測に成功することが示されてきた。これらのネットワークがより良くなるにつれて、株式市場の予測にさらに利用されるようになると予想される。
人工ニューラルネットワークの重要な用途は、サプライチェーンにおける製品の消費予測である。これは、企業が適切な量の在庫を発注するのに役立ちます。
こうすることで、企業はコストを削減し、より効率的に仕事を進めることができる。ニューラルネットワークは、顧客の行動パターンを認識することでこれを実現する。
音声で作動するバーチャルアシスタントは、ニューラルネットワークに基づく音声認識を使用している。そのため、デバイスはあなたの発話を認識し、それに応じて反応することができる。
これらの高度なネットワークは、あなたの言葉のトーンや文脈まで拾うことができる。これにより、会話がより自然に感じられるようになっている。
ニューラルネットワークには多くの用途がある。顔の認識から天気の予測まで幅広い。ニューラル・ネットワークは、人間の脳がどのように機能するかということに似ている。わずか数個の単純な入力を使って、多くのタスクを処理することができる。ニューラルネットワークのアルゴリズムは、データの評価を容易にし、従来のアルゴリズムを改良した。
プロジェクトを効率的に管理し、もう複雑なツールに悩まされることはありません。
