ディープラーニングとは？実用例も簡単に解説！

ディープラーニングとは？意味について

ディープラーニングは日本語で深層学習と呼ばれ、人間が自然に行う行動をコンピュータに学ばせる技術を示します。
ディープラーニングは人工知能とも密接に関係していて、人工知能の発展がディープラーニングを可能にしていると言えます。

近年、ディ－プラーニングが注目を集めるにはわけがあります。
従来の技術では困難であったことが、達成できるようになってきたからです。

例えば、携帯電話などに代表される音声認識。
10年前でも、カーナビやパソコンでは音声認識を導入していましたが、言葉の認識率は酷いものでした。
しかし、今では口頭で携帯電話に話しかけても、きちんと認識してくれます。このように、「人工知能にできること」が高度化するにしたがって、一般の消費者の間でも話題に上がるようになってきたのです。

AIなど機械学習との違い

ディープラーニング（深層学習）とAIなどの機械学習は混同されがちですが、両者には明確な違いがあります。

まずディープラーニングは機械学習の1つであり、機械学習の識別手法をさらに多様化させたものです。そのため従来の機械学習よりも抽象的な問題や課題にも、自らの識別手法と機械学習のニューラルネットワークを通じて回答を導きだすことができます。
一方の機械学習は、AIが与えられた指示を与えたルールや法則に則り分類・分析・予測などを行えるようにする技術のことを指します。

一見するとディープラーニングのほうが高性能であり、汎用性も高いように思われますが、ディープラーニングで利用されるニューラルネットワークの学習には膨大な時間とデータを必要とします。また高い処理能力を持つハイスペックコンピューターが必要になるケースもあり、目的に応じてディープラーニングと機械学習を使い分けていく必要があります。
参考：AIの勉強

ディープラーニングのやり方・学習手順

ディープラーニングは、今後さらに需要の拡大が見込まれるIT領域です。
そのため、今からでも学習に取り組み、ディープラーニングの技術者を目指したいと考える人も多いでしょう。

ディープラーニングに取り組む際の学習手順は、次の通りです。

1.ディープラーニングを学んだ先の目的を明確にしておく
2.目的に対しどれだけのディープラーニング知識が必要か全体像を把握する
3.ディープラーニングに必要な知識を学ぶ
4.プロジェクトに参画する
5.知識のブラッシュアップや新しい知識の吸収を図る

まずは、ディープラーニングを学んだ先の目標を明確にしておきましょう。その上で必要となる知識や技術の範囲や分野を調査し、目的達成に向けてディープラーニングに必要な機械学習全般に関する基礎知識やPythonなどの言語を学びましょう。

一定のスキル・知識を身に付けた後は、現場での作業に取り組み、自身のスキルや知識をブラッシュアップさせていきます。

ディープラーニングの実用例

ディープラーニングは次のような場面で使われています。

自動運転技術

ディープラーニングを使い、一時停止や信号機を認識します。
歩行者や障害物の検知にも使われており、事故の減少にも役立っています。

宇宙技術

衛星からの物体検出を可能にします。

生産技術

現在は多くの製造現場で画像検査が導入されています。
ディープラーニングの技術を用いた画像検査器では、特定のパターンに合致する画像を判別し、基準を満たさなかった製品を取り除きます。

EC（ネット通販）サイト

ECサイトでは、商品の探しやすさが購入に繋がります。ディープラーニングの技術で画像検索がより簡単に、より効率的に行えます。

医療

薬の分子構造をディープラーニングすることで、新薬発見の頻度を高めることが期待されます。
レントゲンやCTスキャン、MRIなどの画像から悪性腫瘍を発見します。

サイバーセキュリティ

ディープラーニングの技術を用いて、危険なコンピュータウイルスのコードを認識します。

金融

FXやトレーディングなどで、投資のタイミングをAIが判定します。
自動売買システムなどに使われています。

自動音声翻訳

自動音声翻訳サービスでもディープラーニングの技術が使われています。

ディープラーニングを使った製品・サービス

ディープラーニングを使ったサービスには、具体的にどのようなものがあるのでしょうか。

DeepGram

アップロードされた動画の音声を認識し、検索や整理をしてくれるサービス。
ディープラーニングの技術により、音声認識技術が高精度化され、自動的に検索や整理することが可能になりました。

GridSpace

会議中の音声を認識し、議事録を取ってくれるサービス。
重要な発言を自動的に整理してくれるサービスも。
ディープラーニングで膨大な会議の音声をAIが学習した結果、自動判別が可能になりました。

Cloud Speech-to-Text

googleの音声をテキストに変換するサービス。
最新のディープラーニングの技術を利用して音声を高精度で認識します。

Amazon　Echo

音声認識にはディープラーニングの技術が使われていて、いろいろなイントネーションの発音を認識することができます。

Pythonを用いたディープラーニングでできること

Pythonを用いたディープラーニングでできることは、次の通りです。

自動運転などロボットを用いた異変探知

Pythonを用いたディープラーニングは、ロボットを用いた異変探知を可能にしました。
具体的には、自動車等の自動運転などが例に挙げられます。道路に潜むリスク（異変）を探知し、人の意思や危機確認・管理がなくても機械だけで交差点の一時停止や右折左折をスムーズに行えるようになりつつあります。

また工場などの製造現場においては、ディープラーニングによる異常検出を現場に導入することで生産性の向上や属人性の防止などに寄与しています。

システムの最適化

またシステムの最適化もPythonを用いたディープラーニングの強みです。
事象に合わせて、大規模かつ膨大なデータとニュートラルネットワークの構造を活用し、最も適した数値に最適化する技術を指します。

今までは、人がこれまでの自身の経験や収集したデータを活用し算出していた最適値も、Pythonを用いたディープラーニングを用いればより緻密で的確な解を導き出せます。

災害時の防災計画の策定や生産現場の需要と供給の最適化などに活用されています。

自然言語処理

自然言語処理とは、人が日常的に使用している自然言語をコンピュータ処理する一連の技術のことを言います。機械可読目録・コーパスと言われる前段処理の後、構文・意味・文脈などに区分して自然言語の処理が行われていきます。

自然言語処理はディープラーニングが得意とする領域です。
話し言葉の他にも専門用語・方言なども翻訳でき、さらにはニュアンスや文脈を汲み取った自然な翻訳ができると評価されています。

ディープラーニングが優れている点

ディープラーニングとは人工知能が備える技術の一つで、 膨大な量のデータを学習して、人間が行っている動作を機械が出来るようになる技術です。
ディープラーニングが優れている点は次の二つです。

学習をすればするほど、精度が上がっていく

人工知能は人間に比べると、まだまだ能力的には劣ると言われていますが、学習による成長が期待できるのであれば、いつの日か人間を超える日が来るかもしれません。

現在でも、人工知能は分野を絞れば、人間よりもはるかに高度な処理を実現してくれます。
代表的なものが音声認識や画像認識。
音声や画像はパターン化しやすく、ディープラーニングに向いている側面があります。

人間にはいくつも種類のセンサが付いていますよね。
温度、光、音声、匂い、三半規管、味覚、触覚、痛みなど。
これら、全てのセンサでディープラーニングを実施できるようになれば、いつの日か人間以上の処理が出来るAIが誕生することでしょう。

学習のための情報を自分で抽出

ディープラーニングと似ている技術に機械学習があります。
どちらもコンピュータに学習させる点では同じです。

ですが、ディープラーニングと機械学習には大きな違いがあります。

機械学習では、データの特徴を蓄積して行く為の情報を人間が定義する必要がありました。
ディープラーニングはデータからコンピュータが自動的に特徴を抽出します。
どのような特徴を利用するべきか、コンピュータが自動的に学んでいくのです。

ディープラーニングは人から仕事を奪うのか？

ディープラーニングや人工知能が発展すると、人から仕事を奪うのではないかと懸念されている方もいらっしゃるかもしれません。

これらの技術が発達することで、消えていく仕事は間違いなくあると思います。しかし、歴史を振り返ってみれば技術の発展により失われた仕事はたくさんあります。その中で、新しい技術を使ったり、新しいアイディアを思いついたりする人が次の仕事を見つけることができたのです。

ディープラーニングや人工知能は今後ますます発展することが予想されます。それに伴ってなくなる仕事があるのであれば、ディープラーニングにどのようなことができるのか、あるいは何ができないのかをしっかりと学び、自分が何をするべきなのかを考えてみるのが良いでしょう。

ディープラーニングを学べるおすすめAIスクール

ここでは、ディープラーニングを学べるおすすめAIスクールを紹介します。

インターネット・アカデミー AI（ディープラーニング）講座

出典：インターネット・アカデミー
インターネット・アカデミーでディープラーニングが学べるのは、AI（ディープラーニング）講座です。
AI（ディープラーニング）講座では、以下のような内容を学習します。

• ディープラーニングの概要と環境準備
• モデルの評価手法
• パーセプトロン
• 体験実習（MNIST）
• 先進的な技術（GAN、自然言語処理）
• ディープラーニングの技術概論

学習目安は10～20時間となっており、受講料は148,500円（税込）です。ライブ授業やマンツーマン授業、オンデマンド授業を組み合わせて、好きなスタイルで授業を受けることが可能です。AIエンジニアを目指す方は、ぜひ受講を検討したいですね。

ディープラーニングの意味や実用例まとめ

ディープラーニングは人工知能に使われる技術の一つ。
コンピュータに人間と同等かそれ以上の処理を実現するため、膨大なデータを学習させることです。

ディープラーニングはこれから発展していきますが、現在でも既にいろいろな場面で使用されています。
ディープラーニングが活躍しているのは、今のところ、画像や音声を認識する分野が多いです。
ディープラーニングの技術が、画像や音声に適しているためです。

しかし、これからいろいろな分野でディープラーニングが発展していくことで、人間以上の処理を可能とするAIが誕生するのは間違いありません。
発展したAIを活用する人材が、未来では必要不可欠になっていくことでしょう。