ニューラルネットワークとは何か？
ニューラルネットワークは、簡単に言うと人間の脳の仕組みを真似たコンピュータの技術です。
人間の脳はたくさんの神経細胞（ニューロン）がつながって情報を処理していますよね。ニューラルネットワークも、たくさんの小さな計算ユニットが層になって繋がっていると考えられます。この層には入力層、中間層、出力層があります。
入力層にデータがはいり、中間層で複雑な計算をして、最後に出力層で答えをだします。
例えば、手書きの数字の画像を読み取って何の数字かを判断するようなときにニューラルネットワークは使われます。
この技術のおかげで、写真から犬か猫かを見分けたり、音声をテキストに変換したりできるんです。
教師あり学習とは？
次に教師あり学習について説明します。教師あり学習は、機械に正しい答えを教えながら学ばせる方法のことです。
「教師」という言葉がついているのは、コンピュータ学習の過程で正解を人が教えてあげるからです。
例えば、沢山の数字の画像と、その数字が何かをセットで用意します。コンピュータに画像を渡して、「これは数字の3だよ」と正しい答えを教えます。
たくさんの例を使って学習することで、新しい画像を入れたときにも正しく数字を判断できるようになるのです。
つまり教師あり学習は、正解を示して学ばせる仕組みで、それによって予測や分類の精度をあげることが目標です。
ニューラルネットワークと教師あり学習の違いは？
ここまででニューラルネットワークと教師あり学習の意味がわかったと思います。
簡単に言うとニューラルネットワークはコンピュータの学習モデルの一つで、一方教師あり学習はその学習方法の一種です。
つまり、ニューラルネットワークを使うときに、教師あり学習を行うこともあれば、教師なし学習と呼ばれる答えを教えない学習方法を使うこともあります。
表にまとめると以下のようになります。
ですから、ニューラルネットワークを動かすためには、教師あり学習を取り入れて使うことが多いのです。
それぞれの言葉の意味と役割をはっきり理解することで、機械学習の基礎がもっとわかりやすくなるはずです。
ニューラルネットワークの中間層には、すごくたくさんの「隠れたニューロン」が存在していて、それらの重みを調整することで学習の精度が上がります。
この重み調整は教師あり学習の正解データをもとに行われていて、とても繊細な作業です。だから、運動の反復練習で上手になるように、機械も何度も正解を教えてもらいながら学んでいるんですね。
なかでもディープラーニングと呼ばれるニューラルネットワークは層が深く、多くの計算を重ねて特徴を抽出することで、より複雑な問題も解けるようになっています。
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