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ニューラル ネットワーク

ニューラル ネットワークは、コンピュータを利用した定量分析の新しい手法として近年よく使われるようになりました。ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、脳細胞の働きを真似るアルゴリズムを使ってデータ分析に人工知能機能を追加することにより、データに内在するパターンを見極めてその構造を「学習」することが可能です。このようなソフトウェアは、新たに学習した「知識」を利用して類似データを伴う問題の結果を予測することができます。ニューラル ネットワークの計算過程はすべて自動的に処理されます。

定性分析と定量分析
ニューラル ネットワーク ソフトウェアは主に 2 種類の問題の解決に使用できます。(1) 分類問題 - 未知のエンティティがどのカテゴリに属するかを判別しようとします。例えば特定の病状や、ローン申請者が返済するかしないかなどを予測します。(2) 数値的問題 - 特定の数値を予測しようとします。例えば生き物の年齢、未来の特定期間における売上水準の判断などがこれに当たります。

ニューラル ネットワークの利点
コンピュータを使った従来の問題解決手法とニューラル ネットワークの違いとして、従来の手法ではデータの構造に関して特定の仮定を行うため、比較的シンプルな依存関係モデルを使用できる点が挙げられます。しかし実際のデータが仮定と一致しないために誤った分析結果が得られることも頻繁です。これに対してニューラル ネットワークは密接な相互関係にある各種の要素で構成される高度な体系であり、従来の手法では対処できないような、データに内在する複雑な関係をモデル化することが可能です。これら 2 つの手法はそれぞれ競合するというより、互いを補完し合うものであると言えます。

60 年を超える歴史
「ニューラル ネットワーク」という言葉は、ニューロンと呼ばれる脳細胞に由来しています。ヒトの脳と同じく、ニューラル ネットワークのニューロンも多数のソースから入力を受け取り、その結果 1 つの出力を生成します。ニューラル ネットワークという概念には意外にも長い歴史があります。人工ニューロンの概念は 1943 年に神経心理学者 Warren McCulloch (イリノイ大学、シカゴ大学、およびマサチューセッツ工科大) および、論理学者 Walter Pitts (マサチューセッツ工科大) によって初めて提唱されました。しかし実際には、コンピュータによる高速計算処理が可能となって初めて、この画期的な概念が実用化されることになります。

実世界への応用
コンピュータ システムにより膨大な量のデータが収集されるようになった今日の事業・科学分野は、ニューラル ネットワークの導入にまさに理想的な環境を提供します。ニューラル ネットワークを利用するためにコンピュータの高度な知識は必要とされないため、幅広い分野で活用することができます。現在ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、クレジットカードの不正利用検知、ローン返済予測、投資リターン予測、腫瘍診断、未知の生物標本識別、製品の安全規格不適合予測、といった目的で利用されています。


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