ニューラルネットワークとその機能とは

ニューラルネットワークとは何ですか？

人工ニューラルネットワークは、人間の脳の機能に触発されたモデルです。これは、相互に接続されて信号を送信する人工ニューロンと呼ばれるノードのセットによって形成されます。これらの信号は入力から送信され、出力を生成します。

ニューラルネットワークの目的は何ですか？

このモデルの主な目的は、従来のルールベースのプログラミングでは実行できなかった複雑なタスクを実行できるように、それ自体を自動的に変更することによって学習することです。このようにして、最初は人だけが実行できた機能を自動化できます。

ニューラルネットワークはどのように機能しますか？

前述のように、ネットワークの機能は人間の脳の機能に似ています。ネットワークは一連の入力値を受け取り、これらの各入力はニューロンと呼ばれるノードに到達します。ネットワークのニューロンは、ニューラルネットワークを形成するレイヤーにグループ化されます。ネットワーク内の各ニューロンには、受信した入力を変更する重み、数値があります。得られた新しい値はニューロンを離れ、ネットワークを通過し続けます。この操作は、次の画像で概略的に見ることができます。

ネットワークの終わりに達すると、ネットワークによって計算された予測となる出力が取得されます。ネットワークのレイヤーが多ければ多いほど、またネットワークが複雑になるほど、ネットワークが実行できる機能も複雑になります。

ニューラルネットワークのトレーニング。バックプロパゲーションまたはバックプロパゲーション

ニューラルネットワークに目的の機能を実行させるには、それをトレーニングする必要があります。ニューラルネットワークのトレーニングは、ニューロンの重みを変更して、目的の結果を抽出できるようにすることで実行されます。このために行われるのは、得られた結果に応じて、ネットワークにトレーニングデータを入力することです。ニューロンの重みは、得られたエラーと、各ニューロンがその結果にどれだけ貢献したかに応じて変更されます。この方法は、バックプロパゲーションまたはバックプロパゲーションとして知られています。この方法を使用すると、ネットワークが学習し、トレーニング中に使用されたデータとは非常に異なるデータでも非常に成功した結果を取得できるモデルを取得することができます。

現在、その使用は一般的になっていますが、ニューラルネットワークは1950年代から存在しています。ただし、当時の機器の電力が低く、ネットワークが効率的に学習できるアルゴリズムがなかったため、ネットワークの使用が停止されました。その後、バックプロパゲーションアルゴリズムの作成、このタイプの計算の大規模な最適化を可能にするGPUの使用、およびニューラルネットワークが再浮上し、さまざまな分野で目立つようになったときにトレーニングに利用できるデータの数が増えました。これらの改善により、ディープニューラルネットワーク、つまり複雑なタスクのために多数の層で形成されたネットワークの使用に基づくディープラーニングの出現が可能になりました。

ニューラルネットワークの機能

ニューラルネットワークの機能の範囲は非常に広く、その動作により、十分なトレーニングで既存の機能を近似することができます。主にニューラルネットワークは、予測および分類タスクの変更です。それらのアクションの範囲は広く、今日非常に有用です。経済学などの他の分野で子供に使用されていない場合、インダストリー4.0アプリケーション（たとえば、以前に導入されていない部品や欠陥の認識）にのみ使用されます。その中で、彼らは何年にもわたってどれだけの価格が変化するかを予測するのを助けることができます、あるいは彼らが様々な健康問題を診断するのに役立つ医学においてさえ。

ニューラルネットワークは、人工知能の開発の重要な要素になりました。これは、研究の主要分野の1つであり、時間の経過とともに進化し、そのたびに、より複雑で効率的なソリューションになります。

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