はじめに

前回は、

「機械学習とは？」

について調べてみた内容をまとめました。

機械学習について調べていると、

機械学習（Machine Learning）
深層学習（Deep Learning）
生成AI

という言葉が必ずと言っていいほど登場します。

特に、

「ChatGPTは深層学習を利用しています」

という説明を見かけることが多く、

正直なところ、

「機械学習と何が違うの？」

「深層ってどういうこと？」

「ChatGPTはどうやって文章を作っているの？」

という状態でした。

そこで今回は、

データサイエンティストに必要と言われる深層学習（Deep Learning）について調べてみて分かったこと

を、自分自身の整理も兼ねてまとめてみたいと思います。

この記事はこんな方におすすめ

データサイエンティストに興味がある方
深層学習という言葉を初めて聞いた方
機械学習との違いが分からない方
AI・生成AIに興味がある方
ChatGPTがどのように動いているか知りたい方

結論

調べてみて感じたのは、

「人間の脳を真似した仕組みで、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術」

ということです。

例えば、

猫の画像を判別する
音声を文字に変換する
文章を生成する
自動運転を行う

など、人間が得意としている複雑な処理に利用されています。

イメージ

機械学習との違い

一番気になっていたのが、

機械学習と何が違うの？

という点でした。

調べてみると、

AI
│
└─ 機械学習
      │
      └─ 深層学習

という関係でした。

つまり、

項目	機械学習	深層学習
特徴量の設計	人間が考えることが多い	AIが自動で学習
データ量	比較的少なくても可	大量データが必要
得意分野	売上予測など	画像・音声・文章
代表例	線形回帰	ChatGPT・画像認識

具体例で考えてみる

例えば、

犬と猫を見分けるAIを作るとします。

機械学習

人間が、

耳の形

目の大きさ

しっぽの長さ

などを特徴として教えます。

人間

↓

特徴を考える

↓

機械学習

↓

判定

深層学習

一方で深層学習では、

画像

↓

AIが特徴を見つける

↓

判定

という形になります。

つまり、

「どこを見れば良いか」もAIが自分で学習する

という点が大きな違いのようです。

「深層」って何？

調べていて気になったのが、

深層（Deep）

という言葉です。

これは、

ニューラルネットワークの層（Layer）がたくさんある

ことを意味しているようです。

イメージすると、

入力層

↓

隠れ層①

↓

隠れ層②

↓

隠れ層③

↓

出力層

という構造になります。

隠れ層が深く（多く）なるため、

Deep Learning

と呼ばれているそうです。

ニューラルネットワークとは？

深層学習を調べると、

必ず出てくるのが、

ニューラルネットワーク

です。

これは、

人間の脳の神経細胞（ニューロン）を真似した仕組み

と言われています。

入力

↓

脳のように処理

↓

結果

例えば、

猫の画像

↓

ニューラルネットワーク

↓

「猫です！」

というイメージです。

ChatGPTとの関係

個人的に一番気になっていたのは、

ChatGPTはどうやって文章を作っているの？

ということでした。

調べてみると、

大量の文章

↓

深層学習

↓

次に来る単語を予測

↓

文章生成

という仕組みのようです。

例えば、

今日はいい天気なので、

という文章があった場合、

散歩に行きます

公園へ行きます

洗濯をします

など、

次に来そうな単語を予測しているとのことでした。

深層学習はどこで使われている？

調べてみると、

身近なところでも利用されていました。

用途	内容
画像認識	顔認証・写真分類
音声認識	Siri・Alexa
生成AI	ChatGPT
自動運転	障害物検知
翻訳	Google翻訳
レコメンド	YouTubeのおすすめ

機械学習と深層学習の比較

まとめると、

項目	機械学習	深層学習
特徴抽出	人が考える	AIが自動
データ量	少なめ	大量
計算量	少なめ	多い
得意分野	予測・分類	画像・音声・文章
例	回帰分析	ChatGPT

AIの全体像

ここまで学んだ内容を整理すると、

AI
│
├─ 機械学習
│    │
│    ├─ 回帰分析
│    └─ 決定木
│
└─ 深層学習
      │
      ├─ 画像認識
      ├─ 音声認識
      └─ ChatGPT

調べる前は全部同じものだと思っていましたが、

実際には役割が異なっていることが分かりました。

調べてみて感じたこと

最初は、

「深層学習＝難しそう」

というイメージしかありませんでした。

しかし、

調べてみると、

「AIが自分で特徴を見つけて学習する仕組み」

ということが分かりました。

また、

ChatGPTが大量の文章を学習して、

次の単語を予測しているという話は非常に面白く感じました。

個人的な学習メモ

今のところ、

次の順番で学ぶと良さそうだと思っています。

統計学

↓

相関分析

↓

回帰分析

↓

機械学習

↓

深層学習

↓

生成AI

↓

LLM

少しずつですが、

統計学からChatGPTまでの流れがつながってきた気がしています。

まとめ

今回は、

深層学習（Deep Learning）について調べてみて分かったことをまとめてみました。

現時点では、

私自身もまだ勉強中ですが、

「人間の脳を真似して、大量のデータから学習する技術」

ということが分かりました。

今回調べてみて分かったこと

深層学習は機械学習の一種
AIが特徴を自動で学習する
ニューラルネットワークが利用されている
ChatGPTも深層学習を利用している
画像・音声・文章の分野で活躍している

データサイエンティストを目指すうえで、

深層学習はAIを理解するための重要な知識のようです。

まだまだ勉強中ですが、少しずつ理解を深めていきたいと思います。

次回は、

「生成AIとは？ChatGPTやGeminiは何がすごいのか？」

について調べてみたいと思います。