初めに #
ここではAIや機械学習，深層学習について，大学院で機械学習を研究していた私が，AIや機械学習に興味がある！これから勉強したい！という初学者や初心者にわかりやすく数学を使わずに解説します．
AIとはなにか #
AI（Artificial Intelligence）は人工知能と呼ばれています．
「言語の理解や推論，問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」とwikiでは出てきます．（wiki:人工知能）
しかし，AIの定義は一般的に広義で使われており，現在存在するAIと呼ばれるものは自分で考える知能を持ち合わせていないため，AIとは言えないのではないかと私は感じています．
その理由も仕組みを理解すれば納得いくはずです．
機械学習・深層学習とは #
機械学習と深層学習は，ほぼ同じ意味としてとらえて問題ありません．機械学習という手法の中に深層学習という手法があるからです．
機械学習とは，「大量のデータをもとに，コンピュータが自動でパターンを学習する仕組みの手法」です．
深層学習は，人間の脳の仕組みをマネしたもの（多層のニューラルネットワーク）です．
身近に使われているものとして，以下のものがあげられます．
- 顔認識
- AmazonやYouTubeなどのおすすめ機能
- 自動運転
- 音声認識
- 画像認識
- チャットボットなど
学習手法 #
機械学習には主に3つの学習手法があります．
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
教師あり学習 #
教師あり学習（Supervised Learning）とは入力データを与え，コンピュータが導き出した答えに対し，ラベル（正解データ）を与え学習する手法です．
- 画像分類
- 顔認識
- メールのスパム判定など
教師なし学習 #
教師なし学習（Unsupervised Learning）とは，入力データだけを与え，ラベル（正解）は与えません．機械が自動でパターンを発見し，分類やクラスタリングを行う手法です．
- 顧客の分類
- 商品のジャンル分類
- 以上検知など
強化学習 #
強化学習（Reinforcement Learning）とは，エージェント（AI）が環境の中で行動を選び，その行動に対して報酬や罰（正解ではない）を与えることで報酬を最大化し，最適な行動をとるように学習する手法です．
ニューラルネットワーク #
ニューラルネットワークとは，人間の脳神経細胞であるニューロンを数学的に表した人工ニューロンをたくさんつなげ合わせたものの事です．
ニューロン #
これは簡単なニューロンの図です．脳神経細胞に似ていますよね？
xが入力，wは重み，bはバイアス，yが出力です．左から右に流れていきます．
こういうもんなんだと思って下さい．
深層学習 #
これはニューロンをたくさん組み合わせた多層ニューラルネットワークやMLP（Multi-Layer Perceptron）と呼ばれるもので，これをもっと多くしたものを深層学習といいます．
まとめ #
以上が簡単なAI，機械学習，深層学習の解説となります．
次回からはAIのモデルがどのように構築されているかや，どのような技術が使われて画像認識や分類，予測をしているか解説していきたいと思います．
また，PythonとPytorchを使用して実際にAIのモデルを作成していきます．
正直，あまり数学がわからなくても大丈夫です．（自分もできないので！）