ニューラルネットワークそもそもの話

そもそもニューラルネットワークが分かっていない

「ニューラルネットワーク」で検索すると「ヒトのニューロンを模したもので…」から始まり
「入力層→中間層→出力層という構成があります」という記事が多くて
あれ?何を調べてたんだっけ??となる毎日でした
scikit-learnを使った(古典的な?)機械学習からディープラーニングに進みたい自分用に
ニューラルネットワーク基礎を書きます

入力層は感覚器、出力層は脳で判断すること


入力層
目、鼻、耳などのセンサーのように情報(データ)をインプットする層

中間層
インプットした情報を「これは○○だ!」と判断するために思考している
→ 関数などを使い結果を計算している層
この層をたくさん(正確にはいくつなんでしょう?)使った分析をディープラーニングと言う

出力層
中間層で計算、整理された情報から「これは○○だ!」と判断する層

ニューラルネットワークの中間層の働き、その他脳のモデル

古典的な機械学習との違い

  • 古典的な機械学習
    • 好きなピンクを予測したいからHSV値で分析してみよう
    • 「HSV値を使う」というのは分析者(人)が決める
  • ディープラーニング
    • 好きなピンクを予測したいからディープラーニングを使おう
    • 予測のために使う学習データ(データの特徴)はモデル(プログラム)が決める