ニューラルネットワークの仕組みとは？基礎から応用までわかりやすく解説！

この記事では、ニューラルネットワークの仕組みについて、できるだけわかりやすく、丁寧に紹介していきます。
難しい言葉はあまり使わず、順番にわかりやすく説明していきますので、ぜひ最後まで読んでみてください。

ニューラルネットワークって何？
ニューラルネットワークを作る小さな部品
ニューラルネットワークの学び方
いろいろなニューラルネットワークの形
ニューラルネットワークが活躍しているところ
ニューラルネットワークの未来と学びのすすめ
AIの進化を、身近な生活に取り入れる方法

ニューラルネットワークって何？

ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみをまねたコンピューターの仕組みです。
たくさんのデータからパターンやルールを自分で学び取って、分類したり、予測したり、パターンを見つけたりすることができます。
これによって、人がルールを細かく教えなくても、コンピューターが複雑な問題を自分で解けるようになります。
例えば、犬と猫の写真を見分けたり、音声から文字を起こしたりする作業も、ニューラルネットワークのおかげでできるようになっています。

ニューラルネットワークを作る小さな部品

ニューラルネットワークは、人工ニューロンと呼ばれる小さな部品をたくさん組み合わせて作られています。
人工ニューロンは、入力された数字に重みをかけ、バイアスという調整を加え、最後に活性化関数という計算をして出力を出します。
この流れを通して、データの中に隠れている特徴をとらえられるようになります。
これらのニューロンは、入力層、隠れ層、出力層という3つの層に分かれていて、順番にデータを渡していきます。
隠れ層が多いほど、データの特徴を深く理解できるため、より難しい問題にも対応できるようになります。

ニューラルネットワークの学び方

ニューラルネットワークは、順伝播と逆伝播という2つの流れで学びます。
順伝播では、入力されたデータがネットワークを通って進み、最終的な答えが出ます。
そのあと、出た答えと本当の答えを比べて、どれくらい間違っていたか（誤差）を計算します。
この誤差を使って、逆伝播ではネットワークをさかのぼりながら、どこをどう直せば正しくなるかを計算します。
そして、重みやバイアスを少しずつ調整して、より正しい答えが出るように学んでいきます。
この作業を何度も繰り返すことで、ネットワークはだんだん賢くなっていきます。

いろいろなニューラルネットワークの形

ニューラルネットワークには、いろいろな形や種類があります。
基本形はディープニューラルネットワーク（DNN）と呼ばれ、たくさんの隠れ層を持っていて、難しい問題でもしっかり学ぶことができます。
また、画像処理が得意な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）も有名です。
CNNは、写真の中から特定の特徴（例えば目や鼻など）をうまく見つけ出すことができます。

さらに、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）というものもあります。
RNNは、文章や音楽など、時間の流れが関係するデータを扱うのが得意です。
例えば、RNNを使えば、次に来る単語を予測したり、メロディーを自動で作ったりすることができます。

ニューラルネットワークが活躍しているところ

今では、ニューラルネットワークは私たちの身の回りのさまざまなところで活躍しています。
たとえば、Googleの検索エンジンでは、検索キーワードに合ったページを見つけるために使われています。
自動車の自動運転技術でも、カメラからの情報をもとに周囲の状況を理解するために使われています。

スマートフォンの音声認識では、私たちが話した言葉を理解して文字に変換するためにニューラルネットワークが働いています。
また、SNSではアップロードされた写真の中から友達の顔を見つけたり、タグを自動でつけたりする機能にも使われています。
さらに、病院では病気の診断をサポートするために、株式市場では株価を予測するためにも使われています。
最近では、AIがなぜその答えを出したのかを説明できるようにする研究（Explainable AI）も進められています。

ニューラルネットワークの未来と学びのすすめ

この記事では、ニューラルネットワークの基本的な仕組みを、わかりやすく、やさしく解説しました。ニューラルネットワークは、これからの時代にますます重要な技術になっていくことは間違いありません。
今のうちにその仕組みを理解しておくことで、将来、さまざまな分野で大きな力になるでしょう。
興味がある人は、さらに深く学び、自分の可能性をどんどん広げていってくださいね。