深い学習とは何ですか？初心者向けのチュートリアル

Deep Learning Demystified：包括的なガイド

機械学習の強力なサブセットであるディープラーニングは、人間の学習を反映した例から学習するためのコンピューターに力を与えます。猫を識別するためにコンピューターに教えることを想像してください。機能を明示的に定義する代わりに、無数の猫の画像を表示します。コンピューターは共通のパターンを自律的に識別し、猫を認識することを学びます。これが深い学習の中核的な原則です。

技術的には、深い学習は、人間の脳の構造に触発された人工ニューラルネットワークを活用しています。これらのネットワークは、レイヤーで配置された相互接続されたノード（ニューロン）を順番に処理することで構成されています。より多くのレイヤーがあれば、ネットワークが「より深く」、ますます複雑なパターンの学習と洗練されたタスクの実行を可能にします。

ニューラルネットワークの脳に触発されたアーキテクチャ

機械学習から深い学習まで：パラダイムシフト

機械学習自体が人工知能（AI）の分野であるため、コンピューターはデータから学習し、明示的なプログラミングなしで意思決定を行うことができます。システムには、システムがパターンを認識し、結果を予測し、時間の経過とともにパフォーマンスを改善できるようにするさまざまな手法を網羅しています。ディープラーニングは、以前に人間の専門知識を必要とするタスクを自動化することにより、機械学習を拡張します。

深い学習は、3つ以上の層を持つニューラルネットワークを使用することでそれ自体を区別します。これらのネットワークは、膨大なデータセットから学習し、人間の脳の機能を模倣しようとします。

機能エンジニアリングの重要な役割

機能エンジニアリングには、機械学習モデルで使用するための生データから最も関連性の高い変数（機能）を選択、変換、または作成することが含まれます。たとえば、天候の予測では、生データには温度、湿度、風速が含まれる場合があります。機能エンジニアリングは、どの変数が最も予測的であるかを決定し、最適なモデルパフォーマンスのためにそれらを変換します（例えば、華氏を摂氏に変換する）。

従来の機械学習は、多くの場合、ドメインの専門知識を必要とする手動および時間のかかる機能エンジニアリングを必要とします。深い学習の重要な利点は、生データから関連する機能を自動的に学習し、手動介入を最小限に抑えることです。

深い学習の重要性

ディープラーニングの優位性は、いくつかの重要な利点に由来しています。

• 非構造化データ処理：深い学習モデルは、構造化されたデータでトレーニングされたモデル、データ標準化の時間とリソースを節約するモデルとは異なり、非構造化データを容易に処理します。
• 大規模なデータ処理： GPUでは、深い学習モデルが驚くべき速度で大規模なデータセットを処理できるようにします。
• 高精度：ディープラーニングは、コンピュータービジョン、自然言語処理（NLP）、およびオーディオ処理で非常に正確な結果を一貫して実現します。
• 自動パターン認識：人間の介入を必要とする多くのモデルとは異なり、ディープラーニングモデルは多様なパターンを自動的に検出します。

このガイドは、Deep Learningのコアコンセプトを掘り下げ、AIでのキャリアに向けて準備します。実践的な演習については、「Pythonの深い学習の紹介」コースを検討してください。

基本的な深い学習概念

深い学習アルゴリズムとアプリケーションを調査する前に、その基本的な概念を理解することが重要です。このセクションでは、ビルディングブロック、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、および活性化関数を紹介します。

ニューラルネットワーク

ディープラーニングのコアは、人工ニューラルネットワークであり、人間の脳に触発された計算モデルです。これらのネットワークは、情報を処理して意思決定を行う相互接続ノード（「ニューロン」）で構成されています。脳の特殊な領域と同様に、ニューラルネットワークには特定の機能専用の層があります。

深いニューラルネットワーク

「深い」ニューラルネットワークは、入力と出力の間の複数の層によって区別されます。この深さにより、非常に複雑な機能とより正確な予測の学習が可能になります。深さは、深い学習の名前と複雑な問題を解決する力の源です。

アクティベーション機能

アクティベーション関数は、ニューラルネットワークの意思決定者として機能し、次のレイヤーに進む情報を決定します。これらの関数は複雑さをもたらし、ネットワークがデータから学習し、微妙な決定を下すことができます。

深い学習機能

ディープラーニングは、同じラベル内の同様の機能を認識するために機能抽出を採用し、決定境界を使用して機能を正確に分類します。猫/犬分類器では、モデルは目の形、顔の構造、体型などの特徴を抽出し、それらを異なるクラスに分割します。

ディープラーニングモデルは、深いニューラルネットワークを利用しています。単純なニューラルネットワークには、入力層、隠れ層、出力層があります。ディープラーニングモデルには複数の隠れレイヤーがあり、追加のレイヤーごとに精度が向上します。

シンプルなニューラルネットワークイラスト

入力レイヤーは、生データを受信し、非表示のレイヤーノードに渡します。隠されたレイヤーは、ターゲット情報に基づいてデータポイントを分類し、正確な予測を生成するために範囲を徐々に狭めます。出力層は、隠されたレイヤー情報を使用して、最も可能性の高いラベルを選択します。

人工知能、機械学習、および深い学習：階層

一般的な質問に対処する：深い学習は人工知能の形式ですか？答えはイエスです。ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、これがAIのサブセットです。

AI、ML、およびDLの関係

AIは、人間の知性を模倣したり、それを上回ったりするインテリジェントなマシンを作成することを目指しています。 AIは、機械学習と深い学習方法を利用して、人間のタスクを達成します。最も高度なアルゴリズムであるディープラーニングは、AIの意思決定能力の重要なコンポーネントです。

深い学習のアプリケーション

Netflixの映画の推奨からAmazon倉庫管理システムまで、Deep Learningは多数のアプリケーションを提供しています。

コンピュータービジョン

コンピュータービジョン（CV）は、表認識、ポーズ推定、画像分類、および異常検出だけでなく、オブジェクトの検出と衝突回避のために自動運転車で使用されます。

深い学習を駆動する顔認識

自動音声認識（ASR）

ASRはスマートフォンでユビキタスであり、「Hey、Google」や「Hi、Siri」などの音声コマンドによってアクティブ化されています。また、テキストからスピーチ、オーディオ分類、音声アクティビティの検出にも使用されます。

音声パターン認識

生成AI

Cryptopunks NFTSとOpenaiのGPT-4モデル（Powering ChatGPT）の作成によって例示される生成AIは、合成アート、テキスト、ビデオ、音楽を生成します。

生成アート

翻訳

ディープラーニングは、言語翻訳、写真からテキストへの翻訳（OCR）、およびテキストからイメージへの翻訳を容易にします。

言語翻訳

時系列予測

ディープラーニングは、金融およびその他の業界にとって重要な市場クラッシュ、株価、および気象パターンを予測します。

時系列予測

自動化とロボット工学

ディープラーニングは、倉庫管理やロボット制御などのタスクを自動化し、AIがビデオゲームで人間のプレイヤーを上回ることを可能にします。

ディープラーニングによって制御されるロボットアーム

顧客フィードバック分析

ディープラーニングは、シームレスなカスタマーサービスのための顧客フィードバックとパワーチャットボットアプリケーションをプロセスします。

顧客フィードバック分析

生物医学的アプリケーション

癌の検出、医薬品開発、医療イメージングにおける異常検出、および医療機器の支援における深い学習補助。

DNA配列の分析

ディープラーニングモデル：分類法

このセクションでは、さまざまな深い学習モデルとその機能について説明します。

監視された学習

監視された学習は、ラベル付きデータセットを使用して、分類または予測のためにモデルをトレーニングします。データセットには機能とターゲットラベルが含まれており、予測されたラベルと実際のラベルの違いを最小限に抑えることで、アルゴリズムが学習できるようにします。これには、分類と回帰の問題が含まれます。

分類

分類アルゴリズムは、抽出された機能に基づいてデータを分類します。例には、RESNET50（画像分類）およびBERT（テキスト分類）が含まれます。

分類

回帰

回帰モデルは、入力変数と出力変数の関係を学習することにより、結果を予測します。これらは、予測分析、天気予報、株式市場の予測に使用されます。 LSTMとRNNは人気のある回帰モデルです。

線形回帰

監視されていない学習

監視されていない学習アルゴリズムは、非標識データセットのパターンを識別し、クラスターを作成します。ディープラーニングモデルは、人間の介入なしに隠されたパターンを学びます。これは、推奨システムでよく使用されます。アプリケーションには、種のグループ化、医療イメージング、市場調査が含まれます。深い埋め込みクラスタリングは一般的なモデルです。

データのクラスタリング

強化学習（RL）

RLには、エージェントが環境から試行錯誤を通じて行動を学習し、報酬を最大化します。 RLは、自動化、自動運転車、ゲームプレイ、ロケットランディングで使用されます。

強化学習フレームワーク

生成敵のネットワーク（GANS）

GANは、2つのニューラルネットワーク（ジェネレーターと識別器）を使用して、元のデータの合成インスタンスを作成します。合成アート、ビデオ、音楽、テキストの生成に使用されます。

生成的敵対的なネットワークフレームワーク

グラフニューラルネットワーク（GNNS）

GNNSは、ノード分類、リンク予測、クラスタリングのための大規模なデータセット分析、推奨システム、およびコンピュータービジョンで使用されるグラフ構造で直接動作します。

指示されたグラフ

グラフネットワーク

自然言語処理（NLP）およびディープラーニング

NLPは、ディープラーニングを使用して、コンピューターが人間の言語を理解し、スピーチ、テキスト、画像を処理できるようにします。転送学習は、最小限のデータで微調整モデルによってNLPを強化して、高性能を実現します。

NLPのサブカテゴリ

高度な深い学習の概念

アクティベーション機能

アクティベーション関数は、出力決定境界を生成し、モデルのパフォーマンスを向上させます。彼らはネットワークに非線形性を導入します。例には、Tanh、Relu、Sigmoid、Linear、Softmax、Swishが含まれます。

アクティベーション関数グラフ

損失関数

損失関数は、実際の値と予測値の差を測定し、モデルのパフォーマンスを追跡します。例には、バイナリ交差エントロピー、カテゴリのヒンジ、平均四角誤差、フーバー、およびまばらなカテゴリー交差点が含まれます。

バックプロパゲーション

バックプロパゲーションは、ネットワークの重みを調整して損失関数を最小限に抑え、モデルの精度を向上させます。

確率的勾配降下

確率的勾配降下は、サンプルのバッチを使用して重量を繰り返し調整し、効率を改善することにより、損失関数を最適化します。

ハイパーパラメーター

ハイパーパラメーターは、学習率、バッチサイズ、エポックの数など、モデルのパフォーマンスに影響を与える調整可能なパラメーターです。

人気のあるディープラーニングアルゴリズム

畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）

CNNSプロセス構造化データ（画像）効果的に、パターン認識で優れています。

畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ

再発性ニューラルネットワーク（RNNS）

RNNSは、時系列分析とNLPに役立つ出力を入力に戻すことにより、シーケンシャルデータを処理します。

再発性ニューラルネットワークアーキテクチャ

長期的なメモリネットワーク（LSTMS）

LSTMは、消失する勾配の問題に対処する高度なRNNであり、順次データの長期依存関係をより良く保持します。

LSTMアーキテクチャ

ディープラーニングフレームワーク：比較

いくつかの深い学習フレームワークが存在し、それぞれに長所と短所があります。これが最も人気のあるものです：

Tensorflow（TF）

Tensorflowは、CPU、GPU、およびTPUをサポートするディープラーニングアプリケーションを作成するためのオープンソースライブラリです。実験分析用のテンソルボードが含まれており、Kerasを統合して開発を容易にします。

ケラス

Kerasは、複数のバックエンド（Tensorflowを含む）で実行されるユーザーフレンドリーなニューラルネットワークAPIであり、迅速な実験を促進します。

Pytorch

Pytorchは、その柔軟性と使いやすさで知られており、研究者の間で人気があります。高速計算にテンソルを使用し、GPUおよびTPU加速度をサポートします。

結論

このガイドは、コアの概念、アプリケーション、モデル、およびフレームワークをカバーする深い学習の包括的な概要を提供しました。学習を促進するには、Pythonトラックでの深い学習またはRコースのKerasを使用した深い学習を検討してください。

以上が深い学習とは何ですか？初心者向けのチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。