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こんばんわ！Keisukeです！

 

今日は, DeepLearningについてです！

 

最近よく聞く言葉だと思います！

これをマスターすることは、セブでの僕の目標でもあります！

 

機械学習, 人口AIがいつかは人に代わる時代が確実にきそうですよね…

 

さて DeepLearningとは…深層なニューラルネットワークのことです！

 

初めての人は, ニューラルネットワークって何？ってなりますよね！

 

ニューラルネットワークは, 入力層, 中間層, 出力層からなる思考方法です。

イメージとしては, 出力層は回答, 入力層は持っているデータ, 中間層は入力層から出力層を計算するための手法になります。

上記のニューラルネットワークは, 最も単純な構造でDeepLearningでは, 中間層が複数になり入力層, 出力層が増加します。

 

また、〇をつないでいる矢印は重み（パラメータ）と言われるものでDeepLearningはこの重みを決定しています。

 

僕は普段シミュレーションを使って研究をするのですがこの重みの部分に1年も２年も時間をかける場合があり非常に重要な部分になります。

また, 重みは人による経験則からパラメーターを決定する場合も多く柔軟な発想と思考が必要となります。

 

DeepLearningは, 人のような考え方と電子的な考え方を合わせた技術になります。

 

DeepLearningは, 人により教え込まれる教師あり学習などがあります。

教師なし学習もあるのですが, 感覚的にも現実的にも教師あり学習の方が優秀のようです。

 

部門にもよるとは思いますが流石に, １年も２年もかける必要のあるパラメータを機械だけに任せるのは不安ですよね…

でも, 人の用意したデータに偏りがあったり不備があったら…???

 

この技術を扱うには, 機械以上にとは言いませんが深く思考する必要がありますね！

 

[今日の達成]

・DeepLearningについて知った！

・ニューラルネットワークについて知った！

 

[今日の未消化]

・DeepLearningを実際に扱う

・学習方法による不安要素について知る