【ディープラーニングG検定対策8　ディープラーニングの研究分野】

　それでは日本ディープランニング協会、G検定対策講座第8回目、最終回を始めていきたいと思います。よろしくお願いいたします。前回までで、いろんなニューラルネットワークのモデルの理論的なところ、テクニックを説明していきましたけれども、今回は具体的にどういった使われ方がされているのかの辺りを中心に話していきたいと思います。

　前回まででお伝えをしたように、ディープラーニングによって大きく進歩をしたのが、画像データと時系列データ分析の分野になります。活発度合いでいうと、ざっくりタイムラインとしてはこんな感じですね。2012年ぐらいから画像分野の取り組みが活発になり、2014年の途中ぐらいから時系列データの取り組みが活発になったといえます。これ以前にも、研究はもちろんされていたんですけども、世の中の活発度合いでいうとこれくらいになるかなという印象です。

　まず画像に関してですが、画像に関しても実は画像認識とあとは、画像生成というものがあります。まず画像認識から話していきますけれども、CNNを紹介した回でもお伝えをしましたが、画像というのはかなり精度が出ています。ディープラーニングともっとも相性がいいのもこの画像認識の分野といえるでしょう。CNNというのは、人間の画像処理のプロセスを模倣しているといわれているのが、理由の1つと、あとは画像は実験の結果がすごい確認をしやすいですね。どういうときに間違えたか、どういうときに合っていたかというのが、目で見て確認がしやすいので、これも発展に大きく寄与した理由かと思います。