パーセプトロンとニューラルネットワーク：コンピュータビジョンの基本原理

ここ数十年、ニューラルネットワークは、多くの重要な人工知能（AI）イノベーションの構成要素となっている。ニューラルネットワークは、人間の脳の複雑な機能を模倣しようとする計算モデルである。機械がデータから学習し、パターンを認識して情報に基づいた意思決定を行うのを助ける。そうすることで、医療、金融、自動運転車などの分野で、コンピュータビジョンや ディープラーニングといったAIのサブ分野を可能にしている。 

ニューラルネットワークの仕組みを理解することで、AIという「ブラックボックス」をより深く理解することができ、最先端テクノロジーが私たちの日常 生活にどのように組み込まれているかを解明することができる。この記事では、ニューラルネットワークとは何か、どのように機能するのか、そして長年にわたってどのように進化してきたのかを探る。また、コンピュータビジョンアプリケーションで果たす役割についても見ていきます。それでは始めましょう！

AIにおけるパーセプトロンとは？

ニューラルネットワークについて詳しく説明する前に、パーセプトロンを見てみよう。パーセプトロンはニューラルネットワークの最も基本的なタイプで、より複雑なモデルを構築するための基礎となる。 

パーセプトロンは、教師あり学習（ラベル付き学習データからの学習）に用いられる線形機械学習 アルゴリズムである。単層ニューラルネットワークとしても知られ、通常、2つのクラスのデータを区別する2値分類タスクに使用されます。パーセプトロンを視覚化する場合、1つの人工ニューロンと考えることができます。 

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パーセプトロンの仕組みを理解する

パーセプトロンは、複数の入力を取り込み、重みと組み合わせ、どのカテゴリに属するかを決定し、単純な意思決定器として機能する。パーセプトロンは、入力値（ノードとも呼ばれる）、ネット和、活性化関数の4つの主なパラメー タで構成される、 weights and biasesネット和、活性化関数。 

仕組みはこうだ：

• インプットと重み：例えば、いくつかの情報（入力）があり、それぞれに重要度を示す重みがあるとしよう。これに加えて、バイアスはパーセプトロンがより柔軟に判断できるようにします。
• 加重和の計算パーセプトロンは各入力に重みを掛け合わせ、バイアスを含むすべてを加算して重み付き和を算出する。
• 決定を下す：次に、パーセプトロンは活性化関数を用いて最終的な出力を決定する。活性化関数は加重和をとり、パーセプトロンを活性化させるかどうかを決定します。最も単純な場合、活性化関数はステップ関数であり、重み付き合計がある閾値以上であれば1を出力し、そうでなければ0を出力する。つまり、重み付き入力はイエスかノーかの判断に変換されます。
• 学習と改善：パーセプトロンはミスを犯した場合、次に改善するために重みを調整する。このプロセスは、モデルが間違いから学習するのを助けます。

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コンピュータビジョンにおけるパーセプトロンの役割

パーセプトロンはコンピュータビジョンの基礎を理解する上で重要な役割を果たす。パーセプトロンは高度なニューラルネットワークの基礎である。パーセプトロンとは異なり、ニューラルネットワークは単一の層に限定されません。ニューラルネットワークは、相互に接続された複数のパーセプトロンの層で構成されており、複雑な非線形パターンを学習することができます。ニューラルネットワークはより高度なタスクを扱うことができ、バイナリ出力と連続出力の両方を生成することができる。例えば、ニューラルネットワークは、インスタンスのセグメンテーションや ポーズ推定のような高度なコンピュータビジョンタスクに使用することができる。

ニューラルネットワークからのコンピュータビジョン技術の進化

ニューラルネットワークの歴史は数十年前に遡り、研究と興味深い発見に満ちている。これらの重要な出来事のいくつかを詳しく見てみよう。 

初期のマイルストーンを簡単に紹介しよう：

• 1940s:ウォーレン・マッカロクとウォルター・ピッツは、脳の働きを模倣する簡単な回路を開発した。 
• 1958: ローゼンブラットがパーセプトロンを発表。
• 1970s:ポール・ワーボスがバックプロパゲーション（予測出力と実際の出力の差を最小化することで、ニューラルネットワークの学習を支援する学習方法）の概念を考え出した。バックプロパゲーションは多層ニューラルネットワークの学習を可能にし、ディープラーニングへの道を開いた。 
• 1980s:ジェフリー・ヒントンやヤン・ルクンのような研究者は、相互接続されたユニットのネットワークがどのように認知プロセスを形成するかを研究するコネクショニズムを研究した。彼らの研究は、現代のニューラルネットワークの基礎を築いた。
• 1990s:ユルゲン・シュミットフーバーとゼップ・ホッホライターは、配列予測を含むタスクに不可欠となった長期短期記憶（LSTM）ネットワークを提案した。

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21世紀に入ると、ニューラルネットワークの研究は飛躍的に進み、さらなる進歩を遂げた。2000年代、制限付きボルツマンマシン（データからパターンを見つけ出すニューラルネットワークの一種）に関するヒントンの研究は、ディープラーニングの進歩に重要な役割を果たした。これによりディープ・ネットワークのトレーニングが容易になり、複雑なモデルの課題を克服し、ディープ・ラーニングをより実用的で効果的なものにした。

そして2010年代、ビッグデータと並列コンピューティングの台頭により、研究は急速に加速した。この時期のハイライトは、ImageNetコンペティションでのAlexNetの優勝（2012年）だ。深層畳み込みニューラルネットワークであるAlexNetは、画像を正確に認識するようなコンピュータ・ビジョンのタスクに対して深層学習がいかに強力であるかを示したため、大きなブレークスルーとなった。視覚認識におけるAIの急成長の火付け役となった。 

今日、ニューラルネットワークは、シーケンスを理解するのに適したトランスフォーマーや、データ内の複雑な関係をうまく扱うグラフ・ニューラル・ネットワークのような新しいイノベーションによって進化している。あるタスクで学習したモデルを別のタスクで使用する転移学習や、ラベル付けされたデータを必要とせずにモデルが学習する自己教師あり学習のような技術も、ニューラルネットワークにできることを広げている。

ニューラルネットワークを理解する基礎編

さて、基本的なことを説明したところで、ニューラルネットワークとは一体何なのかを理解しよう。ニューラルネットワークは機械学習モデルの一種であり、人間の脳に似た層構造で相互接続されたノードやニューロンを使用する。これらのノードやニューロンはデータを処理して学習するため、パターン認識のようなタスクを実行することができる。また、ニューラルネットワークは適応性があるため、失敗から学び、時間とともに改善することができる。そのため、顔認識などの複雑な問題に、より正確に取り組むことができる。

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ニューラル・ネットワークは、並列に動作する複数のプロセッサーで構成され、層ごとに組織化されている。入力層、出力層、そしてその間にあるいくつかの隠れ層で構成されている。入力層は、私たちの視神経が視覚情報を取り込むのと同じように、生のデータを受け取る。各レイヤーは次に、元の入力を直接扱うのではなく、その出力を次のレイヤーに渡す。最終層がネットワークの出力を生成する。このプロセスを利用して、人工ニューラルネットワーク（ANN）は、画像分類のようなコンピュータ・ビジョンのタスクを実行するように学習することができる。

コンピュータ・ビジョンにおけるニューラルネットワークの産業応用

ニューラルネットワークとは何か、どのように機能するのかを理解した上で、コンピュータビジョンにおけるニューラルネットワークの可能性を示すアプリケーションを見てみよう。

エネルギー部門における送電線の検査

のようなコンピュータ・ビジョン・モデルの基礎を形成するニューラルネットワーク。 Ultralytics YOLO11ドローンを使って送電線を視覚的に検査するために使用することができます。電力業界は、送電線の広範なネットワークの検査と保守に関して、物流上の課題に直面している。これらの送電線は、賑やかな都市部から人里離れた険しい風景まで、あらゆる場所に張り巡らされていることが多い。従来、これらの点検は地上作業員によって行われていた。効果的ではあるが、こうした手作業はコストと時間がかかり、作業員が 環境や電気的危険にさらされる可能性がある。 調査によると、電線工事はアメリカで最も危険な仕事のベスト10に入っており、年間死亡率は10万人当たり30～50人である。

しかし、ドローン検査技術は、空中検査をより実用的で費用対効果の高い選択肢にすることができる。最先端の技術により、ドローンは検査中に頻繁にバッテリーを交換することなく、より長い距離を飛行することができる。現在、多くのドローンはAIと統合され、自動障害物回避機能やより優れた障害検出機能を備えている。これらの機能により、送電線の多い混雑した地域を検査し、より遠くから高品質の画像を撮影することができる。多くの国で、送電線の点検作業にドローンとコンピューター・ビジョンの使用が採用されている。例えばエストニアでは、送電線検査の100％がドローンで行われている。

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要点 

ニューラルネットワークは、研究から応用へと長い道のりを経て、現代の技術進歩の重要な一部となっている。ニューラルネットワークは、機械が学習し、パターンを認識し、学習したことを使って情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。ヘルスケアや金融から自律走行車や製造に至るまで、これらのネットワークはイノベーションを推進し、産業を変革している。私たちがニューラルネットワーク・モデルの探求と改良を続けるにつれて、私たちの日常生活や事業運営のさらなる側面を再定義する可能性がますます明らかになっています。

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