ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワーク(NN)は、人間の脳の仕組みから大まかな着想を得たコンピューティング・システムです。 複数の機械学習アルゴリズムが連携して複雑なデータを処理するフレームワークを提供します。 ニューラルネットワークはサンプルを分析することでタスクの実行方法を「学習」できますが、通常はタスク特有の命令は必要ありません。

なぜニューラルネットワークなのか

ニューラルネットワークは、機械学習のコンポーネントで、複雑な信号処理またはパターン認識問題を解決するために使用できます。 ニューラルネットワークの商用アプリケーションには、パターン認識と予測が含まれます。 これらのアプリケーションは、小切手処理のための筆跡の認識、音声転写、気象予測、株式市場の変動予測、顔特徴の認識、配送ルートの計画と最適化などに使用されています。

ニューラルネットワークのタイプ

再帰型ニューラルネットワーク

広く使用されているネットワークは再帰型ニューラルネットワークで、データの時系列特性を認識し、そのパターンを使用して次に起こり得るシナリオを予測するように設計されています。 再帰型ニューラルネットワークは、シーケンスとそのコンテキストをより深く理解できるため、より正確に予測することができます。

その正確な予測結果のために、再帰型ニューラルネットワークは音声認識、言語翻訳、財務予測、気象予測などのタスクに推奨されるアルゴリズムとなっています。

畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワークは、画像内のパターンを認識する能力があることから、主に画像の認識と処理に使用されます。 畳み込みニューラルネットワークは視覚的画像の問題を解決するように設計されていますが、画像の認識と解析以外にも、画像の分類、自然言語処理、創薬、健康リスク評価など、多くの用途があります。

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