ニューラルネットワークの視点で考える、ディープラーニングモデル作成

　音声認識や画像識別、予測診断など、人間が行うタスクをコンピュータに実行させるための機械学習の一種である「ディープラーニング」。銀行・金融業における不正検知や信用分析、医療業界における予測診断や健康状態モニタリング、製造業のサプライチェーン最適化など、幅広い業種で戦略的に活用されている。

　その手法は「ディープニューラルネットワーク」と呼ばれ、人間の脳のニューロン（神経細胞）を模したノード群として表現される。学習用データセットに含まれる特徴量のセットから高精度な出力を得るための新たな特徴量を生成する機能が組み込まれており、明示的な特徴量生成手法の必要性を最小化し、複雑な計算処理が必要な分類タスクに対しても優れたスケーラビリティを発揮するのが特長だ。

　しかし、構築されたモデルは人間にとって解釈不能で、膨大なコンピューティングパワーも必要となるため、実業務への展開が難しいケースも少なくない。本資料では、ディープラーニングの仕組みをニューラルネットワークアーキテクチャの観点から考察するとともに、モデル作成を支援するソリューションを提案しているので、参考にしてもらいたい。