ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを模倣した情報処理システムです。
例えば、あなたが友人の顔を認識する過程を想像してみてください。
目から入った視覚情報が脳の中で処理され、「あ、太郎だ！」と認識されますよね。ニューラルネットワークも同じように、入力された情報を処理して結果を出力します。
仕組み
ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層という3つの層で構成されています。
これを会社組織に例えると分かりやすいでしょう。
- 入力層：新入社員（情報を受け取る）
- 隠れ層：中間管理職（情報を処理する）
- 出力層：社長（最終的な判断を下す）
情報は入力層から隠れ層を通って出力層へと伝わり、その過程で様々な計算が行われます。
学習方法
ニューラルネットワークの学習は、人間が経験を積んで成長するのと似ています。
例えば、料理の腕を上げるために何度も練習するように、ニューラルネットワークも多くのデータを処理することで精度を高めていきます。
種類
ニューラルネットワークにはいくつかの種類があります。
- ディープニューラルネットワーク（DNN）：多層構造で複雑な問題を解決します。例えば、顔認識システムなどに使われます。
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像認識に特化しています。例えば、自動運転車の障害物検知などに活用されています。
- 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）：時系列データの処理に適しています。例えば、株価予測や音声認識などに使われます。
課題とリスク
ニューラルネットワークには、過学習（特定のデータに過度に適応してしまう）や説明可能性の低さ（なぜその結果になったのか説明が難しい）といった課題があります。
これらは、適切なデータの選択や新しい技術の導入によって対策が進められています。
