ニューラルネットワークとは何ですか？

ニューラルネットワークは、機械学習のサブセットで、生物学的な脳の構造と機能を模倣することを目的としています。人工ニューラルネットワーク（ANN）としても知られているニューラルネットワークは、内部結合したノードまたは人工ニューロンで構成されており、加重接続を備えた多層構造を持ち、データを伝達し処理します。複数の層からなるニューラルネットワークは、深層学習アルゴリズムの基盤を形成します。

ニューラルネットワークは、訓練データからパターンと関連性を学習するように設計されており、継続的に適応・改善し、その学習を予測や意思決定に適用するように設計されています。複雑なデータから意味のある情報を抽出して問題を解決する能力があることが、従来のアルゴリズムとは著しく異なる点です。

ニューラルネットワークはフォーワードプロパゲーションと呼ばれるプロセスによって作動します。入力データは、人間の脳からヒントを得たアーキテクチャを持つネットワークの各層を通過し、出力を生成します。ニューラルネットワーク内には、指定された入力、重み、関数のセットであるノードによる複数の層があります。ある層の各ニューロンは前の層から入力を受け取り、各入力に重み付けを行い、重み付けした合計値を活性化関数に通します。活性化関数の出力が次の層の入力となります。

訓練中にネットワークは重みを調整して、予想される出力と実際の出力の差異を最小限に抑えます。このプロセスをバックプロパゲーションと言い、最適化アルゴリズムを用いて重みを更新し、ネットワークの性能を向上させます。試行錯誤のプロセスにより、誤りから学習して、時間の経過とともに正確性を増していきます。最終的に、ニューラルネットワークは、以前に見たことも無いデータに対して正確に予測できるようになります。

基本的なニューラルネットワークは、以下に挙げる3層の内部接続したニューロンで構成されています。

• 入力層：情報は入力層からニューラルネットワークに入り、次に入力ノードがデータを処理および分析して、次の層に送り出します。
• 隠れ層：隠れ層は、入力を入力層や他の隠れ層から受け取り、前の層からの出力を分析し、処理して次の層に送出します。
• 出力層：出力層は、最終結果を算出します。ひとつまたは複数のノードを装備しています。

大規模な深層学習ネットワークには、数百万にもおよぶ内部接続されたニューロンによる多くの隠れ層があります。

ニューラルネットワークにはさまざまな種類があり、それぞれが特定の問題を解決するよう設計されています。それらは一般的に、入力ノードから出力ノードにどのようにデータが流れるかによって分類されます。最も一般的なニューラルネットワークの種類をいくつか以下に挙げます。

• フィードフォーワードニューラルネットワーク
  もっともシンプルなバージョンで、入力層、隠れ層、出力層で構成されるネットワークです。情報は、入力ノードから出力ノードへ、1方向にのみ流れます。フィードフォーワードニューラルネットワークは、フィードバック処理を使用して、時間の経過とともに予測を改善し、しばしば分類や回帰などのタスクや、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、顔認識といったテクノロジーに採用されています。
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  CNNは、特に画像や動画の認識、分類、分析に有用です。これは、フィルタとして機能する複数の畳み込み層により、データ内の局所的なパターンや階層構造を検出します。
• 逆畳み込みニューラルネットワーク（DNN）
  画像合成や分析に幅広く使用されている逆畳み込みニューラルネットワークは、CNN処理を逆に行って作動します。これを使うと、CNNが重要ではないと見なされた可能性のある欠落した機能や信号を検出することができます。
• 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）
  より複雑なニューラルネットワークであるRNNは、順次データ処理用に設計されていて、多くの場合時系列データを活用して、将来の結果について予測します。フィードバック接続を装備していて、情報がループ内を流れるようになっており、過去の入力の記憶を維持し、可変長の順次データを処理します。この自己学習システムは、株式市場の予測や売り上げ予想、テキストから音声への変換によく使用されています。
• 長・短期記憶ネットワーク（LSTM）
  LSTMネットワークは、RNNの特別な種類で、順次データでの長期間の依存性を効果的に扱います。これは、情報を長期間保存できるメモリセルを追加して、従来のRNNにおける勾配消失問題を緩和しています。LSTMは、ジェスチャ認識、音声認識、テキスト予測のためにしばしば展開されています。

ニューラルネットワークが重要なのは、それを使えば機械が現実世界の問題を解決でき、人間の介入が限定的であっても知性的な意思決定ができるようになるからです。複雑な非構造化データを処理し、質問に答え、正確な予測をする能力により、多くの分野や業界にわたって不可欠なツールとなっています。チャットボットや自動運転車両から科学、薬学、金融、農業、サイバーセキュリティ、製品の推奨まで、ニューラルネットワークは強力なインパクトを与えています。

ニューラルネットワークは、データ内の接続を一般化して推論し、自然言語の理解やセンチメント分析といったタスクに絶大な威力を発揮しています。複数の入力を処理し、さまざまな要因を同時に考慮し、行動や予測に直結する出力を提供します。またパターン認識にも優れており、大規模なデータセット内の入り組んだ関係性を識別して複雑なパターンを検出する能力を有しています。この能力は、画像認識や音声認識といった用途において特に有用で、ニューラルネットワークがピクセルレベルでの詳細や音響特性を分析して、対象を識別したり話されている言語を把握したりします。

さらにニューラルネットワークは、従来のアルゴリズムがしばしば苦手としていた非線形マッピング機能を提供します。変数間の入り組んだ相互作用を把握してモデル化する能力は、金融分析、予測モデリング、複雑なシステム制御といったタスクにとって理想的です。

もっとも明確なニューラルネットワークの利点は、人間よりも（より少ない分析モデルで）より効率的・持続的に問題を解決できるという点です。その適用範囲は、解決がより困難となる問題を抱える新たな分野に、絶えず拡大し続けています。後ほどエンドユーズの利点についてより具体的に詳述しますが、マクロレベルではより一般的で実際的な利点が、ニューラルネットワークにはいくつか存在します。以下に例を挙げます。

• 複雑なデータを扱う能力：ニューラルネットワークは、大規模で複雑なデータセットを効果的に処理し学習することができ、従来の手法では明確化できなかったと思われる、価値のある洞察を抽出します。高度な意思決定、パターン認識、非線形マッピングを行う機能を備えています。
• 学習と適応性：ニューラルネットワークは、データから学習し、重み付けを調整して性能を向上させます。変化する状況に適応でき、新しいデータに対してさえ正確な予測が可能です。
• 並列処理：ニューラルネットワークは、並列演算が実行できるので、大容量データを効率的に処理できます。これにより、訓練と推論の時間を高速化できます。
• ノイズやエラーへの耐性：ニューラルネットワークは、ノイズや不完全なデータに対して、ある程度の耐性を持っています。これにより、不足している情報や入力のバリエーションに対処でき、現実世界での状況においても一層実用的で強力な機能を実現しています。
• スケーラビリティ：ニューラルネットワークは、大規模な問題やデータセットを扱うためにスケールアップすることができます。また、マルチプロセッサーのパワーを活用して、分散コンピューティングシステムで訓練することができます。

深層学習、機械学習、ニューラルネットワークは互いに関連していますがはっきりと異なる用語です。深層学習（ディープラーニング）とは機械学習技法のサブセットを指し、複数の層を持つニューラルネットワークを活用しています。ニューラルネットワークは、データから学習する深層学習ネットワーク内の、基本的なモデルまたは根幹部分です。

機械学習とは、モデルを訓練しての幅広い範囲のアルゴリズムや技法を網羅しており、予測や意思決定を行います。

ニューラルネットワーク最大の課題と制限は通常、訓練プロセスに見られます。深層ニューラルネットワークの訓練には、物理的なハードウェア、労力、専門知識、そして長く貴重な時間を必要とします。さらに一般的な課題と制限として、以下のようなものがあります。

• 勾配消失や勾配爆発：深層ニューラルネットワークはバックプロパゲーション中に勾配の伝搬についての問題に遭遇し、勾配消失問題や勾配爆発問題を起こす可能性があります。
• ラベル付きデータの必要性：ニューラルネットワークは通常、ラベルを付けた訓練データを必要としますが、これを用意するのに時間とコストがかかります。ラベルを付けたデータの可用性が制限される分野ではなおさらです。
• 解釈可能性と透明性：ニューラルネットワークは、その複雑で非線形な特性から、しばしば「ブラックボックス」として参照されます。ニューラルネットワークの意思決定プロセスの解釈が困難となる場合があり、ある結果がどのようにして、なぜ導き出されたのかを説明することが不可能であるため、信頼していいか迷うという事態が起こり得ます。
• リソースの要件：大規模なニューラルネットワークを膨大なデータセットで訓練するには、コストと非常に高性能なコンピュータリソースが必要となります。
• データの偏りのリスク：アルゴリズムの訓練中になされる仮定によって、ニューラルネットワークが文化的な偏見を助長する原因となることがあります。中立的でないアルゴリズムデータセットを供給すると、必ず偏見を助長する方向に導かれます。

ニューラルネットワークは、さまざまな範囲の業界や分野にわたって幅広く採用されています。医療診断や詐欺行為の予防から、エネルギー需要予測、化学的化合物の特定、配達ドライバーが取るべき経路にいたるまで、あらゆる面に貢献しています。ますます増え続けるユースケースの例を、以下にいくつか挙げます。

• 複雑なパターンの認識
  一般的なレベルでは、ニューラルネットワークはパターン認識や、意味のある情報や洞察を大規模なデータセットから抽出することに秀でています。これは特に、ニューラルネットワークが大量の遺伝子データを分析して疾病マーカーを識別して、目的とする治療方法を開発するゲノム解析のような分野に深く関わっています。
• 画像認識と音声認識
  ニューラルネットワークは、画像認識や音声認識のアプリケーションに革命を起こし、次世代の画像分類、対象物の検出、音声の文字変換、音声アシスタントを実現しています。コンテンツモデレーションや顔認識から動画への正確な字幕付けまで、多くの分野が日々ニューラルネットワークの恩恵を受けています。
• 自然言語処理
  ニューラルネットワークはセンチメント分析、機械翻訳、チャットボット、テキスト生成などの自然言語処理タスクにおいて、極めて重要な役割を担っています。これを使って企業は長い形式の文書や電子メール、ユーザーのコメント、ソーシャルメディアのやりとりを即時分析し、役に立つ情報を拾い集めることができます。
• 自動運転車両
  ニューラルネットワークは、自動運転車両に必須のコンポーネントで、物体検出、走行レーン検出、リアルタイムでの意思決定を可能にしています。コンピュータビジョンを提供することで、車両が周りの環境を知覚してナビゲートし、道路標識から人々までのすべてを認識します。
• 医療用途
  ニューラルネットワークは、疾患診断、創薬、個人に特化した薬剤、医療画像分析などの医療分野に多大な貢献をしています。
• レコメンデーションシステム
  ニューラルネットワークは、レコメンデーション（推奨）システムに大きな力を与え、製品、映画、音楽などについて、個人に合わせた提案を行っています。ユーザー行動と嗜好を分析し、それに関連する推奨を行います。またソーシャルネットワークのフィルタリングやユーザー行動分析（UBA）を通して、ターゲットマーケティングの作成にも役立っています。
• 金融分析
  ニューラルネットワークは金融部門において、詐欺行為の検出、市場予測、リスク評価モデリング、価格デリバティブ、セキュリティ分類、信用評価、アルゴリズム取引といった用途に使用されています。金融データにおけるつかみどころのないパターンを把握できます。
• 製造と品質管理
  ニューラルネットワークは、異常検知、予知保全、品質管理、製造プロセスの最適化に使用されています。

Elasticは、人工知能（AI）、深層学習、機械学習の最前線にいます。Elasticsearch Relevance Engine（ESRE）は、非常に関連性の高いAI検索アプリケーションの作成機能を提供します。このエンジンには研究開発に2年以上を費やした機械学習を組み込んでいます。Elasticsearch Relevance Engineは、AIの長所をElasticのテキスト検索と組み合わせて、開発者に特別仕立ての一連の高度な検索アルゴリズムと、外部の大規模言語モデル（LLM）を統合する機能を提供します。

Elasticの高度な機能により、開発者はESREを使って優れた関連性を持つセマンティック検索を直ちに適用できます。強力なAIと機械学習を可能にした検索体験を、ベクトルデータベース、テキスト分類、データの注釈、PyTorch、Hugging Faceといったツールのセットを駆使して創り上げ、データセットのためのモデルを訓練できます。

• Elasticsearchをニューラルネットワークに融合して個人データを特定
• 機械学習ガイド
• Elasticsearchを使い始める