ディープ・ラーニングの凄さ | 最適性理論(音のストリーム)で英語を覚える

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最近ディープ・ラーニングと言う言葉が注目されています。特に世界中の人工知能がディープ・ラーニングを取り入れ始めているからです。


ではディープ・ラーニングとは何でしょうか。ディープ・ラーニングと深層学習と訳されています。では深層学習とは何でしょうか。別に深い所で学ぶ意味ではなく、多層構造したと言う意味です。


ディープ・ラーニングの最大の凄さは自分で学習できる事です。例えば子供は何も知らなくても言葉をどんどん覚えていきます。ディープ・ラーニングは脳の強化学習を取り入れています。


何も知らない人がどうやって学習できるのでしょうか。それは少しずつ学習していきます。それを電子的にするためにパーセプトロンを多層にして少しずつ学べるようにしているのがディープ・ラーニングです。


例えば発音練習なら何度も反復練習をして学習していきます。そしてフィードバックを得て少しずつ学習していきます。子供は周りの人が話す言葉を真似るのですが、別に先生がいなくも学習できます。


これがディープ・ラーニングの凄さです。言葉の場合には、自分で実際に使われている表現をどんどん真似るだけで言語が習得できてしまうからです。


グーグルが使えば多くの人検索しているデータを使えば、仮に私が検索したいデータを予測する事もできます。


未来の事を予測するなら現在の事実を集める事により、かなりの確率で未来が予測できるのです。