ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク（Neural Network, NN）は、人間の脳神経系の構造と機能を模倣した人工知能（AI）の一種のことです。

人間の脳は、数十億個のニューロンと呼ばれる神経細胞が複雑に絡み合い、ネットワークを形成しています。ニューロン同士はシナプスと呼ばれる接合点で繋がり、情報を伝達し合います。

ニューラルネットワークは、人工ニューロンと呼ばれる数理モデルを用いて、この脳神経系のネットワークを模倣しています。人工ニューロンは、入力信号を受け取り、重みと呼ばれる係数を使って処理し、出力信号を出力します。人工ニューロン同士は、シナプスと呼ばれる接続で繋がっており、互いに情報を伝達し合います。

ニューラルネットワークの学習方法

• 教師あり学習：正解データを与えられ、そのデータに基づいてモデルを学習します。画像認識や音声認識などの分野でよく用いられます。
• 教師なし学習：正解データを与えられず、データに含まれるパターンを自動的に学習します。異常検知やデータマイニングなどの分野でよく用いられます。

ニューラルネットワークの成果と課題

ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、自然言語処理、機械翻訳など、様々な分野で優れた性能を発揮しています。近年では、ディープラーニングと呼ばれる深層学習技術の発展により、ニューラルネットワークの性能は飛躍的に向上しており、AIのブレークスルーと言われるほどの成果をあげています。

しかし、ニューラルネットワークは、その複雑さゆえに、ブラックボックスと呼ばれる問題があります。これは、ニューラルネットワークがどのようにして判断を下しているのか、人間が理解することが難しいということです。

また、ニューラルネットワークは、大量のデータと計算リソースが必要となるという欠点もあります。

関連用語

データマイニング

ナチュラルランゲージプロセッシング

ニューラル・シンボリック