【IT用語】ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク（Neural Network）は、脳の神経回路（ニューロン）の仕組みを模倣した機械学習の手法の一つです。特に、ディープラーニング（深層学習）では、多層のニューラルネットワークを使って高度な認識や予測を行います。

ニューラルネットワークの仕組み

ニューラルネットワークは以下の3つの層で構成されます。

1. 入力層（Input Layer）
   • データを受け取る層
   • 例：画像認識なら、画像のピクセルデータが入力される
2. 隠れ層（Hidden Layer）
   • 複数のニューロンが情報を処理する層
   • 例：特徴（色・形・エッジ）を抽出する
3. 出力層（Output Layer）
   • 最終的な結果を出す層
   • 例：犬 or 猫を判別する

例①：画像認識（犬と猫の判別）

イメージ：動物を見分ける「動物判別ロボット」

1. カメラで動物の画像を撮影（入力層）
2. 形や色、耳の大きさなどを特徴として分析（隠れ層）
3. 犬か猫かを判別（出力層）

例②：音声認識（スマートスピーカー）

イメージ：「Hey Siri!」と言うと反応する

1. マイクで音声を入力（入力層）
2. 言葉のパターンを解析（隠れ層）
3. 「音楽を再生する」などの指示を判断（出力層）

例③：自動運転（車の判断）

イメージ：「自動運転AI」

1. カメラやセンサーで道路状況を取得（入力層）
2. 信号・歩行者・車線を認識（隠れ層）
3. 停止・加速・曲がるなどの指示を出す（出力層）

まとめ

ニューラルネットワークは、たくさんのデータを学習し、複雑なパターンを見つけることが得意です。
私たちの生活の中で、画像認識、音声認識、翻訳、推薦システムなど、さまざまな場面で使われています。

📌 関連用語

• ディープラーニング（深層学習）：隠れ層が多いニューラルネットワーク
• AI（人工知能）：ニューラルネットワークを含む技術全般
• 機械学習：データから学習するアルゴリズム全般