ディープラーニングの理論を理解して、最適な手法を選択して実践できる人材であることを証明する、AIエンジニアの関連資格のE資格。E資格に合格するためには、ディープラーニングに関する様々な分野について学ばなければなりません。実際には試験を主催する団体、JDLA（日本ディープラーニング協会）からシラバスが公表されていますが、シラバスの分野は非常に多岐にわたっており難易度が高いです。その中でも重要ポイント且つG検定の出題範囲でもある深層学習にスポットを当てて解説します。
深層学習や順伝播型ネットワークとは一体何か
E資格の試験範囲にはいくつかの大項目があり、その1つが深層学習となっています。そもそも深層学習とは、人工知能分野における大事な技術の1つです。人工知能の技術を発揮させるためには、まずコンピューター自身が物事やルールを理解するための仕組みを学ばなければなりません。人間が物事を学ぶときには、様々な情報を与えてあげる必要があります。それはコンピューターも変わることはなく、学ぶための情報を与えてあげて、物事やルールを覚えさせていかなければなりません。この学習方法の中で、人間の脳に近い学習方法を深層学習と呼んでいるのです。つまり、深層学習では人の脳の神経ネットワークをモデルとして機械学習が行われています。
このようにE資格では、深層学習が成り立つ仕組みを試験範囲の単元の1つとしていますが、それをさらに細かく中項目や小項目に分類させて、しっかり試験勉強するようにさせています。その1つが順伝播型ネットワークという分野です。順伝播型ネットワークとは、情報が入力側から出力側へ一方通行で伝搬させていくネットワークのことです。人工知能技術の分野では、最も早く考案されたネットワークモデルとして有名です。順伝播型ネットワークには、「線形問題と非線形問題」や「出力ユニット」などが試験範囲として出題されます。これ以外にも「コスト関数」や「誤差逆伝搬法およびその他の微分アルゴリズム」なども学ばなければなりません。このように、順伝播型ネットワークについては非常に学ぶ範囲が広いといえます。
システムの性能を上げる深層学習システムの正則化や最適化
深層学習では、深層モデルのための正則化や最適化についても出題されます。深層モデルのための正則化とは、不良設定問題や過学習を抑えたりするために情報を追加することです。人工知能のような機械学習では、どうしても学習モデルが複雑なものとなってしまいます。すると機械が学習しすぎて汎化能力がなくなるといった事態を引き起こしてしまいます。それを防ぐためにも、正則化という手順が必要となるのです。一口に正則化といっても様々な手法があり、E資格のシラバスではそれを学ぶようにさせています。特に有名なのがL1正則化とL2正則化ですが、E資格のシラバスの中にもしっかりと組み込まれています。
深層モデルのための最適化とは、人工知能システムの調和を取って、システムの状態や動作を最適な状態に近づけることをいいます。最適化を行うことで、より性能が優れた人工知能システムを作り上げることができるのです。最適化には色々な手法があり、ミニバッチアルゴリズムとバッチアルゴリズムもその1つです。ミニバッチアルゴリズムとは、ランダムに取り出したバッチごとに学習する手法です。また、早く計算するための並列処理も可能です。バッチアルゴリズムとは、バッチごとに学習する手法のことです。また、確率勾配降下法も深層学習の最適化の手法として有名です。これは勾配法と確率を使った勾配の高速計算を組み合わせています。これ以外にもたくさんの最適化手法がありますが、ここで取り上げたものはいずれもE資格のシラバスに含まれています。
E資格のシラバス「深層モデルのための最適化」について解説！
E資格で試験範囲となるシラバスと深層モデルのための正則化とは？
画像処理に欠かせない畳み込みネットワーク
畳み込みネットワークも深層学習では欠かせない学習範囲の1つで、E資格シラバスの中項目に位置付けられています。畳み込みネットワークとは、人工知能が画像分析を行うための学習手法として知られ、人がもつ視覚野の神経細胞の動きを模したシステムとして有名です。畳み込みネットワークの「畳み込み」とは、画像から特徴を抽出する操作のことを指します。例えば画像の一部が見えにくくなっている状態でも、畳み込みネットワークによって画像全体を解析できるようになります。そのため、顔認識システムなどで応用されています。空間的な情報を解析するためには、畳み込みネットワークは重要なシステムなので、これから欠かせない技術となるでしょう。
畳み込みネットワークに必要な知識
畳み込みネットワークを理解するためには、畳み込み処理・プーリング・効率的な畳み込みアルゴリズムなどを学ばなければなりません。プーリングとは、畳み込みと類似の操作で画像空間サイズを圧縮する役割を果たします。これは、計算の処理コストを下げるためにも必要な技術です。これらの技術は、シラバスの小項目に記載されています。
深層学習の分野は幅広いです
E資格の試験範囲の中でも、深層学習の分野は非常に多岐にわたっています。それだけ人工知能の技術が重要であることを示しているのかもしれません。順伝播型ネットワークや畳み込みネットワークなど、一般的にはあまり耳慣れない専門用語も出てくるので初学者は時間をかけてじっくり学んでいく必要があります。
E資格の受験資格を得るために受講するJDLA（日本ディープラーニング協会）認定講座でも詳しく解説されているため、各プログラムの中でわからないところはどんどんつぶしていきましょう。ディープラーニングは将来にわたって必要不可欠な技術なので、しっかり対策をして合格を目指しましょう。
E資格の勉強で抑えたいシラバス 【深層学習２】