深層学習 画像認識の立役者：CNN
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、人の脳の視覚に関する働きをまねて作られた、深層学習という種類の計算手法の一つです。特に、写真や動画といった視覚的な情報から、その特徴を掴むことに優れています。これまでの写真の認識手法では、例えば「耳の形」や「目の位置」といった特徴を人が一つ一つ決めて、計算機に教える必要がありました。しかし、ＣＮＮは大量の写真データを読み込むことで、写真の特徴を自分で学習できるのです。例えば、たくさんの猫の写真を読み込ませることで、ＣＮＮは猫の特徴を自然と理解し、猫を認識できるようになります。これは、まるで人が多くの猫を見て、猫の特徴を覚える過程に似ています。
ＣＮＮは「畳み込み層」と呼ばれる特別な層を持っています。この層では、小さなフィルターを写真全体にスライドさせながら、フィルターに引っかかる特徴を探します。このフィルターは、初期状態ではランダムな値を持っていますが、学習が進むにつれて、猫の耳や目といった特徴を捉える値へと変化していきます。まるで、職人が様々な道具を試しながら、最適な道具を見つけるように、ＣＮＮも最適なフィルターを探し出すのです。
ＣＮＮの学習には、大量のデータと、それを処理するための高い計算能力が必要です。近年、計算機の性能が飛躍的に向上したことで、ＣＮＮの性能も大きく進歩しました。現在では、写真の分類、写真の中の物体の位置特定、新しい写真の作成など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。ＣＮＮは、自動運転技術や医療画像診断など、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。