2019年5月の帰社報告会

2019年5月の帰社報告会の内容をお伝えします。

今月は「ニューラルネットワーク」について勉強会を行いました。

ニューラルネットワークとは
　・データマイニングに分類される
　・機械学習の一つ
　・ニューロンを数値モデル化したもの

ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層から構成され、
層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」がある。

また、ニューラルネットワークの種類には以下の種類がある
　・全結合型＝制度を上げるために使われる
　・畳み込み型＝画像処理で使われる
　・再起型＝時系列データで使われる

活性化関数を使用し、ニューラルネットワークを計算することで、
複雑な関係を持つデータ群に対しても関係を近似することができる。
また、ニューラルネットワークを訓練することで、
計算による出力が想定通りになるように、重みとバイアスの値の最適化を目指す。
その最適化の方法には、勾配降下法という方法がある。


勉強会の時間内で理解するには、なかなかレベルが高く、
難しいテーマでした。


調べてみると、ニューラルネットワークの応用例としては以下のようなものがあるそうです。
■株取引システム
　「予測時間（何時に）」「予測時間（何時間後）」の２つを指標に株価の上昇/下落、-0.5%～+0.5%の範囲に収まるかを判定
■不動産
　人工知能が物件の価格推定を行う
■ロボット
　Pepper(softbank)等、感情表現を実現したロボット
■自動車
　運転支援技術（加速・操舵・制動）を搭載。また、運転中に潜む危険な瞬間を人工知能がカバー.

上記の他にもニューラルネットワーク（人工知能）を応用した様々なサービス、システムがあり、
マスターすれば色んな事ができそうですね！