ディープラーニング入門｜CNN・RNN・GANの違い（ITパスポート・テクノロジ系）

今日は、AIの心臓部「ディープラーニング」について、CNN、RNN、GAN の違いと、事前学習・転移学習・ファインチューニングの流れをわかりやすく解説するよ！

CNNとは？（画像系AI）

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像を読み取って「何が写ってる？」を判断するAI！

• 目や鼻、輪郭などのパーツにフィルターを当てながら判別
• たとえば「猫の耳」や「犬のしっぽ」を学習して、識別するよ

RNNとは？（文章・音声系AI）

RNN（再帰的ニューラルネットワーク）は、文章や音声など“時間の流れ”のあるデータに強いAI！

• 前後の文脈や音声の前後関係を覚えるタイプ
• たとえば、歌詞の続きを予測したり、会話の流れを理解するんだ♪

GANとは？（画像生成AI）

GAN（敵対的生成ネットワーク）は、「本物っぽい画像」を生み出すAI！

• 生成器と識別器が競い合うことで、どんどん精度が上がる構造
• まるでプロの画家が描いたようなリアルな“美少女イラスト”も作れちゃう

メリットとデメリット

メリット

• CNN：画像認識が得意
• RNN：時系列処理に強い
• GAN：リアルな画像生成が得意

デメリット

• CNN：画像数が多くないと難しい
• RNN：長い文は扱いが難しい場合あり
• GAN：識別が難しくなることも

事前学習 → 転移学習 → ファインチューニングの流れ

1. 事前学習：大量データでベースモデルを学ぶ
   
2. 転移学習：別ジャンルでもその知識を活かす
   
3. ファインチューニング：目的に合わせて微調整

たとえば、猫画像の学習済モデルを「犬用」に微調整するのと同じ仕組みだよ！

ITパスポート試験の過去問！

ディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。

ア：営業，マーケティング，アフタサービスなどの顧客に関わる部門間で情報や業務の流れを統合する仕組み
イ：コンピュータなどのディジタル機器，通信ネットワークを利用して実施される教育，学習，研修の形態
ウ：組織内の各個人がもつ知識やノウハウを組織全体で共有し，有効活用する仕組み
エ：大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって，コンピュータ自体がデータの特徴を抽出，学習する技術

正解は『エ』

ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを使って、自動的に特徴点やパターンを学習する技術で、まさに「エ」の内容を指しているよ～！

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