深層学習のパワーを発見してください。ニューラルネットワーク、トレーニング手法、およびAI、ヘルスケアなどの分野における実際の応用について解説します。
深層学習（DL）は、機械学習（ML）の特殊なサブフィールドであり、多層ニューラルネットワークを使用して大量のデータから学習します。人間の脳の構造に触発されたDLモデル（多くの場合、深層ニューラルネットワークと呼ばれます）は、データの階層的な表現を自動的に学習するように設計されています。つまり、初期の層は単純な特徴を学習し、後続の層はこれらを組み合わせて、ますます複雑なパターンを学習します。この機能により、DLは人工知能（AI）、特にコンピュータビジョン（CV）や自然言語処理（NLP）などの複雑な分野における主要な進歩の推進力となっています。
深層学習の中核となるのは、入力層と出力層の間に複数の隠れ層を持つ深層ニューラルネットワークです。深層学習の「深層」とは、この深さを指します。各層には、活性化関数によって制御される数学的演算を入力に適用する処理ユニット（ニューロン）が含まれています。トレーニング中、ネットワークには大規模なデータセットが供給され、バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムを使用して、ネットワークの内部パラメータ、つまり重みが調整されます。この調整プロセスは、通常、勾配降下法のような最適化アルゴリズムによって導かれ、損失関数によって定義される、モデルの予測と実際の正解との間の差を最小限に抑えます。これにより、ネットワークは明示的にプログラムしなくても、複雑なパターンを自動的に発見できます。現代のDLの普及に貢献した重要な歴史的論文は、ImageNetデータセットで最先端の結果を達成した2012年のAlexNet論文です。
深層学習は機械学習のサブセットですが、主な違いはデータ表現へのアプローチにあります。従来の機械学習手法は、手動による特徴量エンジニアリングに大きく依存しており、ドメインの専門家がモデルが正確な予測を行うのに役立つように、生のデータから特徴を丁寧に作り上げます。対照的に、深層学習モデルは自動特徴抽出を実行します。深層ネットワークの階層構造により、データから直接関連する特徴を学習できます。これにより、深層学習は、画像、テキスト、音声などの非構造化データの処理に特に強力になります。たとえば、画像認識では、深層学習モデルは、最初のレイヤーでエッジやテクスチャを識別し、中間レイヤーで目や鼻などのオブジェクトの一部を識別し、最後のより深いレイヤーで顔などのオブジェクト全体を識別することを学習できます。
ディープラーニングが複雑なデータを処理できるようになったことで、多くの業界やアプリケーションで採用されるようになりました。2つの顕著な例を次に示します。
DLモデルの開発は、さまざまなソフトウェアライブラリとプラットフォームによって促進されます。一般的なオープンソースフレームワークには、以下が含まれます。
Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、特にYOLO11のようなモデルを使用したコンピュータビジョンタスクのために、カスタムモデルのトレーニング、デプロイ、および深層学習モデルの管理を行うための統合環境を提供します。効果的な開発には、厳密なハイパーパラメータ調整、パフォーマンス指標の理解、効率的なモデルトレーニングのためのGPUアクセラレーションの利用などのプラクティスがよく含まれます。これらの複雑なシステムの開発とデプロイは、MLOpsプラクティスを通じて管理されることがよくあります。
