【DeepLeaning】 驚異のAI技術ニューラルネットワーク！有名モデルファイルを使った正確な推論処理の可能性とは？
Deep Learning とは何なのか・・・まったく知らない状態から挑戦してみたいと思います！ 
ニューラルネットワークのおさらい
都度復習しないと忘れてしまうのでやっておきます。
- 入力データは数値化されてニューラルネットワークに入力されます。
- 入力層に接続された複数のニューロンが、入力データの特徴量に対応するように活性化します。
- 活性化された信号が中間層のニューロンに伝わります。
- 中間層のニューロンはそれぞれが一定の重みとバイアスを持っており入力信号に対して重み付けを行いそれにバイアスを加算した値を活性化関数に入力して出力信号を生成します。
- この処理は中間層を通過するごとに繰り返され最終的に出力層に到達します。
- 出力層のニューロンは中間層と同様に入力信号に対して重み付けを行いバイアスを加算して活性化関数に入力します。
- 最終的な出力が計算されます。この出力は入力データに対応する予測値や識別結果などモデルの目的に応じた結果となります。
推論処理
推論処理では学習済みのニューラルネットワークが新しい入力データを受け取りそのデータに対応する出力を生成します。
学習フェーズでニューラルネットワークが学習したパラメータ（重みやバイアス）が使用され入力データに対して最適な出力を生成するように計算が行われます。
え？ということは先に学習が必要？
ニューラルネットワークの推論処理を行う前にはまず学習フェーズが必要とのこと。
学習フェーズでは・・・
- ニューラルネットワークに大量の入力データと正解データを与える
- 重みやバイアスなどのパラメータを自動的に調整しる
- 目的とする出力を生成するための最適なパラメータを決定する
という作業を行います。
学習フェーズを通じてニューラルネットワークは与えられたデータのパターンを学び未知の入力データに対して正しい予測や分類を行えるようになります。
そして、学習が終了したニューラルネットワークを使用して、未知の入力データに対して推論処理を行うことができます。
したがってニューラルネットワークの推論処理を行うにはまず学習フェーズを経てニューラルネットワークが適切に学習された状態になっている必要があるのです。
学習は大変なの？
ニューラルネットワークの学習には大量のデータや複雑な演算が必要であり、それによって計算資源や時間がかかることがあります。
特に、深層学習などの大規模なニューラルネットワークを使用する場合学習に必要な計算リソースや時間がさらに増加することがあります。
現代のディープラーニングでは、GPUやTPUなどの高速な計算装置や、分散処理技術などが利用されています。
これにより、より高速かつ効率的にニューラルネットワークの学習を行うことができます。
最近ではクラウド上で提供されるニューラルネットワークの学習サービスや、学習済みモデルを提供するサービスも増えてきており
個人でも容易にニューラルネットワークを利用したデータ解析や予測モデルの構築が可能になってきています。
学習に関するもう一つの解
学習のコストについての一つの解決策として第三者のデータを使うという選択があります。
第三者が学習させたニューラルネットワークモデルを使用して推論処理を行うことができます。
学習済みのニューラルネットワークモデルは一般的にモデルファイルとして保存されそのファイルを使用することで推論処理を行うことができます。
学習済みモデルファイルがあれば、そのモデルファイルをプログラムに読み込ませ入力データを与えることでニューラルネットワークによる推論処理を行うことができます！
これにより例えば画像認識や音声認識などのタスクを学習済みのニューラルネットワークモデルを使用して容易に行うことができます。
ただし学習済みモデルがどのようなデータで学習されたものであるかによって、推論結果の正確性が異なる場合があります。
学習データが不適切だったり、学習データと異なる種類の入力データを与えた場合には、推論結果が不正確になる可能性があります。
世界で有名なモデルファイル紹介
世界的に有名なニューラルネットワークモデルを挙げてみます。
- VGG: イギリスの研究者たちによって開発された、畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャの一つ。
画像認識の分野で高い精度を示したことで知られています。 - ResNet: マイクロソフトの研究者たちによって開発された、深層ニューラルネットワークのアーキテクチャの一つ。
非常に深い層を持つことができるため、画像認識などのタスクで高い精度を示したことで知られています。 - GPT: OpenAIによって開発された、自然言語処理に特化したニューラルネットワークモデル。
大規模な自然言語処理タスクで高い精度を示したことで知られています。
これらのモデルファイルは、一部の場合は公式サイトから入手可能であり、また、オープンソースで公開されている場合もあります。
ただし、商用利用や研究目的などで使用する場合には、ライセンスや使用条件に注意する必要があります。
またこれらのモデルファイルはそれぞれのアプリケーションやタスクに最適化されているためそのまま使用すると正確性が保証されるわけではありません。
それぞれのモデルファイルを使用する場合には、適切な前処理や後処理などを行う必要があります。