ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

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18

章

 

ニ ュ ー ラ ル ネ ット ワ ー ク

私はナンセンスが好きだ。脳細胞を目覚めさせるからね。

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ドクター・スース

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絵本作家

人工ニューラルネットワーク（または簡単にニューラルネットワーク）は、脳が思考

する方法から着想された予測モデルです。脳を互いに接続されたニューロンの集合と

して捉えます。それぞれのニューロンは、つながった他のニューロンの出力を調べ、

計算を行い、（もし計算結果がある閾値を超えていれば）発火するか（超えていなけれ

ば）発火しないかのどちらかを行います。

そこで、人工ニューラルネットワークは、入力を使って計算を行う人工のニューロ

ンで構成します。ニューラルネットワークは、手書き文字認識や顔認識など幅広い問

題に対応できると共に、データサイエンスの最先端分野であるディープラーニングで

も広く使われています。しかし、ほとんどのニューラルネットワークは、詳細に調べて

も問題をどのように解決しているのか理解するのが難しい「ブラックボックス」でもあ

ります。また、大規模なニューラルネットワークは、学習が難しくなる傾向があります。

新進のデータサイエンティストが直面する最も大きな課題は、選択した解が正しくな

いかもしれないという点です。技術的特異点

＊

1

を超える人工知能が、おそらくいつの

日にか解決をもたらしてくれるでしょう、

18.1

 パーセプトロン

最も単純なニューラルネットワークが、

1

つのニューロンを

n

個の二値入力で近似す

るパーセプトロンです。パーセプトロンは入力の加重和を計算し、 ...