巷で度々画像認識やらDeepLearning（ディープラーニング）やらという単語が囁かれるようになりました。
ロボットや人工知能は物凄い勢いで浸透しているので、確かにその流れは分かりますが、急にディープラーニングと言われてもピンと来ないですよね。
本記事では、「ディープラーニングとは」というところを簡単に説明したいと思います。
DeepLearning（ディープラーニング）とは？
DeepLearningは直訳だと、深い学び、つまり機械が自動で深い学びをすることを指します。
では、何が「ディープ」なのか？というところですが、これは若干専門的な話にはなってしまいますが、ニュートラルネットワークの構成を為す三つの層（入力層、中間層、出力層）の中間層が二層以上のネットワークの部分を「ディープ」とします。
つまり上記部分を対象にした学習方法がDeepLearningとなります。
元々入力データは、入力層→中間層→出力層の順で通過して処理され、出力結果が得られます。この数層で学習しなければならないパラメータ数は異常に増えるので、学習の難易度も飛躍的に上がります。
現代において、既に【DeepLearning】の恩恵は私たちも沢山受けておりまして、例をいくつか挙げてみますと、 音声認識 ・画像検索 ・自然言語処理 ・歩行者検知等々これら以外にも非常に多くの使用例があります。
最近では、Googleが機械にひたすらYoutubeの猫の動画を視聴させ続けた結果、機械が猫を認識できるようになったという信じられない研究結果も発表されました。
このように、人工知能分野では一歩先んじているGoogleですが、現在ではその研究結果（ライブラリ）をオープンにされています。
TensorFlowとは？
DeepLearningを調べる上で、非常に面白いライブラリがありまして、それが「TensorFlow」です。
TensorFlowとは、Googleが自社サービスで使用しているDeepLearning（ディープラーニング）を始めとする機械学習のライブラリのことを指します。
このTensorFlowでは、応用することで下記のような用途に使用することが可能です。
- 顔認識
- 音声認識
- 被写体認識
- 画像検索
- リアルタイム翻訳
- ウェブ検索最適化
- メール分別
- メール自動返信文作成
- 自動運転車
非常に多くの応用が効くTensorFlowですが、こちらに関してもGoogleはオープンソースとして一般開放しております。
これは、Googleの研究結果を他社が利用し、すぐさま製品化させてしまう。といったことも起き得てしまうことを表します。
そこはさすが王者Googleという部分でありまして、自分だけで権利を独占していく方向より、皆に開放してブラッシュアップした方が機械学習全体の伸び率は確実に早い。
それが世界のためにもなる。と考えているのです。
そして、物凄いスピードで進化していくであろう機械学習の中でさえ、トップを取れる自信があるとも読み取れます。
何はともあれ、Googleや他企業の今後の動向に期待ですね！
本日はここまでです！ 何やら複雑な内容かもですが、お許しください。。笑
