【G検定対策】ニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークは、ディープラーニングを理解するうえで中心になる仕組みです。

ただし、「人間の脳をまねたもの」とだけ覚えると、重み・活性化関数・損失関数・誤差逆伝播法とのつながりが見えにくくなります。

G検定では、ニューラルネットワークそのものの定義だけでなく、AIがどのように入力を受け取り、予測し、間違いをもとに修正していくのかが問われます。

この記事では、ニューラルネットワークの全体像を、AIの学習をはじめたばかりの人にもわかりやすく整理します。

ニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークとは、入力されたデータをいくつもの層で処理し、最終的な予測や分類を行う仕組みです。

たとえば画像を入力すると、ニューラルネットワークは画像の特徴を少しずつ変換しながら、「これは犬か」、「これは猫か」といった予測を行います。

一言でいうと、ニューラルネットワークは 入力をもとに予測を出し、その間違いを少しずつ修正していくモデル です。

ニューラルネットワークは、単に答えを出すだけではありません。
予測が間違っていた場合、その間違いをもとに内部の値を調整して、次の予測を少しずつ改善していきます。

ニューラルネットワークの基本構造

ニューラルネットワークは、主に以下の3つの層で構成されます。

入力層は、データの入り口です。
隠れ層では、入力された情報が何段階にも変換されます。
出力層では、最終的な予測結果が出されます。

たとえば画像分類なら、出力層では「犬である確率」、「猫である確率」のような形で結果が出ます。

ニューラルネットワークは何を学習しているのか？

ニューラルネットワークが学習している中心は、重みです。

重みとは、入力された情報をどれくらい重要視するかを決める値です。

たとえば、画像の中に耳・目・輪郭などの特徴があったとき、どの特徴を強く見るかによって予測結果が変わります。

つまり、ニューラルネットワークの学習とは、正解に近づくように重みを調整していくこと と考えると理解しやすくなります。

ニューラルネットワークが予測する流れ

ニューラルネットワークでは、入力されたデータが前の層から後ろの層へ順番に伝わります。

この流れを大まかに整理すると、以下のようになります。

ここで重要なのが、活性化関数 です。

活性化関数があることで、ニューラルネットワークは単純な直線的な処理だけでなく、複雑な関係も表現しやすくなります。

学習では何を修正しているのか？

ニューラルネットワークは、最初から正しい予測ができるわけではありません。

最初は重みがうまく調整されていないため、予測は外れます。
そこで、予測と正解の差を見て、内部の重みを少しずつ修正していきます。

このとき関係するのが、以下の用語です。

整理すると、以下の流れです。

ニューラルネットワークの学習は

　予測 → 間違いを測る → 重みを直す → もう一度予測する

という流れの繰り返しです。

ディープラーニングとの関係

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの層を深くしたものです。

「ディープ」とは、隠れ層が多いことを指します。
層が多くなるほど、データの特徴を段階的にとらえやすくなります。

画像認識で使われるCNN、文章処理で使われるRNNやTransformerも、ニューラルネットワークをもとにした代表的な仕組みです。

ニューラルネットワークで混同しやすい用語

ニューラルネットワークでは、似た用語がまとめて登場するため混同しやすくなります。

特に、損失関数・誤差逆伝播法・勾配降下法 はセットで理解するのがおすすめです。

G検定ではどう問われる？

G検定では、ニューラルネットワークの細かい数式よりも、各用語の役割と流れ が問われやすいです。

特に、以下のような形で問われる可能性があります。

暗記だけで覚えるよりも

　入力 → 予測 → 間違い → 修正 → 改善

という流れで理解すると、関連用語をまとめて整理しやすくなります。

まとめ

ニューラルネットワークは、入力データをいくつもの層で処理し、予測や分類を行う仕組みです。

重要なのは、ニューラルネットワークを「脳をまねたもの」とだけ覚えないことです。

G検定対策では、以下の流れで理解しておくと整理しやすくなります。

ニューラルネットワークを理解すると、ディープラーニング、CNN、RNN、Transformer、誤差逆伝播法、損失関数、勾配降下法などのつながりが見えやすくなります。

まずは

　ニューラルネットワーク＝入力をもとに予測し、間違いを修正しながら学習する仕組み

と整理しておくとよいです。

関連記事・おすすめ記事

ニューラルネットワークは、入力から予測を出し、間違いをもとに重みを修正していく仕組みです。

重み、活性化関数、損失関数、誤差逆伝播法、勾配降下法をあわせて確認すると、AIが学習する流れを整理しやすくなります。

重要用語・混同しやすい用語チェックシート

G検定で重要な用語をチェックシートとしてまとめました。

試験直前の確認にも使える！ G検定 重要用語チェックシート 用語の意味があいまいなままだと本番で迷いやすいので、重要用語チェックシート（いわゆるチートシートです）で一度整理しておくのがおすすめです。

G検定で混同しやすい用語をチェックシートとしてまとめました。

混乱しないように整理しましょう G検定 混同しやすい用語チェックシート G検定では、用語の意味を知っているだけでなく、似た用語の違いを見分けられるかが重要です。混乱しないように整理しておくのがおすすめです。

公式テキスト・おすすめ問題集

公式テキスト

Amazonで確認

Amazonで確認する

楽天市場で確認

楽天市場で確認する

合格時に使用した問題集

Amazonで確認

Amazonで確認する

楽天市場で確認

楽天市場で確認する

※：1回目の受験の際、定番と言われている黒い問題集も購入しましたが、本番とは乖離している印象でした。

運営者

このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。