ニューラルネットワークとは、脳内の神経細胞を模した多変数の引数を持つ関数「ニューロンモデル」を使った数理モデルで、入力に対して望ましい出力を教えることで、教えたことを関数の形にフィードバックして段々と正しい答えが導き出せるよう成長していきます。 層の数が 4 層以上からなるニューラルネットワークを扱うことを Deep Learning(深層学習)と言って、画像や音声認識などのパターン認識処理に向いていると言われています。
大量のデータから複雑なパターンやデータを抽出できるという汎用性の高さから、
Siri などの音声認識アシスタント
自動車の自動運転の障害物や歩行者の認識など
肌の写真による健康状態の確認
顔写真による性格診断
悪性の腫瘍の発見や新薬の開発
など、すでに Deep Learning は様々な分野で使用されており、今後のビジネスや社会をリードしていく技術としてますます成長が期待される技術のひとつです。
Bird Classification
弊社でも Deep Learning の開発と勉強を行っていて、質的に安定したものが作れるようになってきたので、 そのデモページとして「Bird Classification」を制作しました。 こちらのページでは「野鳥の画像を入力し、実際に Deep Learning を使ってその種類を推測させる」ことができます。