深層学習における「モデル」とは？～ 初心者向けにわかりやすく解説 ～

深層学習を理解する上で欠かせない概念が「モデル」です。この記事では、深層学習におけるモデルとは何か、その役割や仕組みについて、初心者の方にもわかりやすく解説します。

そもそも「モデル」とは

モデルとは、現実の世界や対象物、概念を、情報として抽象的および簡略的に表現したものです。

抽象化:　具体的な事例から共通の性質を抜き出し、一般化して表現する。
簡略化:　複雑な現実を理解しやすくするために、必要な要素だけを抽出して表現する。

モデル化を行うことで、物事を扱いやすくすることができます。

深層学習における文脈による「モデル」の意味の違い

　深層学習における「モデル」は、大きく分けて以下の3つの意味合いで使われます。

1. 数理モデルとしての「モデル」
   • 最も基本的な意味合いで、入力データから出力を予測するための数式やアルゴリズムの集合体を指します。ニューラルネットワークの構造や、そこで用いられる数学的な計算式などが含まれます。深層学習においては、基本的にパラメータで特徴づけられたパラメトリックモデル（以下参照）を指します。（機械学習分野では、k近傍法のようにパラメータを持たないモデルも存在します。）
   • 例：「このモデルは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用しています。」
2. 学習済みモデルとしての「モデル」
   • 学習データを用いてパラメータが最適化された、具体的な予測や識別を行うための「ソフトウェア」としての側面を指します。
   • 例：「学習済みモデルをダウンロードして、画像認識に使用する。」
3. 抽象的な表現としての「モデル」
   • より広義には、現実世界の現象や概念を模倣したものを指すことがあります。（心理モデルや世界モデルなど）
   • 例：「人間の脳をモデルとしたニューラルネットワーク」

数理モデルとしての「モデル」とは？

　深層学習におけるモデルとは、簡単に言えば「問題解決のための数式とパラメータの集合」です。パラメトリックモデルを一般的に言われます。より具体的に言うと、以下のような要素で構成されます。

• 数式（アルゴリズム）:
  • 入力データから出力を予測するための計算手順
  • ニューラルネットワークと呼ばれる、人間の脳の神経回路を模倣した構造がよく用いられる
• パラメータ:
  • 数式の中にある調整可能な数値
  • 学習によって最適な値が求められる

　モデルは、大量の学習データを用いて学習することで、データの中に潜むパターンや規則性を捉え、未知のデータに対しても高い精度で予測や識別を行えるようになります。

数理モデルとしての深層学習モデルの例

深層学習モデルには、様々な種類がありますが、代表的なものをいくつか紹介します。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）:
  • 画像認識や映像認識でよく用いられるモデル。
  • 画像の特徴を捉える畳み込み層と、特徴を統合するプーリング層などから構成される。
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）:
  • 時系列データ（音声、テキストなど）の処理でよく用いられるモデル。
  • 過去の情報を記憶する再帰的な構造を持つ。
• Transformer:
  • 自然言語処理で高性能を出すモデル。
  • Attentionという仕組みを用いて文章中の重要な部分を抽出する。

学習済みモデルとしての「モデル」とは？

学習済みモデルとしての深層学習モデルは実際に利用されるものを指しています。主な役割は、以下の３つです。

予測:

• 入力データに基づいて、未来の出来事や未知の情報を予測します。
  • 例：
    • 株価予測：過去の株価データから将来の株価を予測する
    • 天気予報：過去の気象データから将来の天気を予測する
    • 需要予測：過去の販売データから将来の販売量を予測する

識別:

• 入力データを特定のカテゴリーやグループに分類します。
  • 例：
    • 画像認識：画像に写っている物体を認識する
    • 音声認識：音声データをテキストデータに変換する
    • スパムメール検出：メールをスパムメールと非スパムメールに分類する

生成:

• 新しいデータやコンテンツを生成します。
  • 例：
    • 画像生成：テキストや条件に基づいて新しい画像を生成する
    • テキスト生成：文章や詩、コードなどを生成する
    • 音楽生成：新しい音楽を生成する

抽象的な表現としての「モデル」とは？ー心理モデルと世界モデルー

心理モデルと世界モデルは、人間の認知や行動を理解するための概念ですが、深層学習を研究する場合でも重要な意味を持ちます。

心理モデルとは

心理モデルとは、人が他者や自分自身、状況などをどのように認識し、理解しているかを表す内的な表現です。簡単に言えば、「心の地図」のようなものです。

• 特徴:
  • 他者の意図や感情を推測する
  • 自己の行動を計画し、実行する
  • 社会的な状況を理解し、適切に対応する
• 深層学習との関連性:
  • AIが人間のような社会的な知能を持つためには、心理モデルを獲得する必要があります。
  • 例えば、対話型AIが相手の感情を理解したり、協調的なロボットが人間の意図を推測したりするために役立ちます。

世界モデルとは

世界モデルとは、人が外界の構造や法則性をどのように認識し、予測しているかを表す内的な表現です。物理的な環境だけでなく、抽象的な概念や知識も含まれます。強化学習で利用されます。

• 特徴:
  • 環境の変化を予測する
  • 未知の状況に対処する
  • 効率的な行動計画を立てる
• 深層学習との関連性:
  • AIが現実世界で柔軟に行動するためには、世界モデルを持つ必要があります。
  • 例えば、自動運転車が周囲の状況を把握し、安全な経路を計画したり、ロボットが未知の環境で物体を操作したりするために役立ちます。
  • 近年の研究では、深層学習モデルが、あたかも世界モデルを獲得したかのように、複雑な環境の中で自律的に行動できるような事例が報告されています。

類語との違い

「モデル」と類似した意味を持つ言葉はいくつか存在しますが、それぞれニュアンスが異なります。論文の著者などが厳密に定義して利用している場合もありますが、多くの場合著者の認識で使っているため、異なる意味合いを持つことがあるため、注意が必要です。

• アルゴリズム:
  • 問題を解決するための具体的な手順や計算方法を指します。モデルは、複数のアルゴリズムを組み合わせたものと言えます。
  • アルゴリズムは、モデルを構成する要素
• アーキテクチャ:
  • ニューラルネットワークの構造や設計を指します。モデルの骨組みとなる部分であり、層の数や種類、接続方法などが含まれます。
  • アーキテクチャは、モデルの構造
• システム:
  • より広範囲な概念で、複数の要素が連携して機能する全体像を指します。深層学習システムは、モデルだけでなく、データ処理や学習環境などを含みます。
  • システムは、モデルを含む、より高次の概念

まとめ

　深層学習における「モデル」は、文脈によってその意味合いが大きく変化します。
　数理モデルは予測の基盤となる数式とパラメータの集合を指し、学習済みモデルは実際に予測や生成を行うソフトウェアを表します。また、心理モデルや世界モデルといった抽象的な表現としてのモデルは、AIがより高度な知能を獲得するために重要な概念です。
　これらの「モデル」と類語との違いを理解することで、深層学習の概念をより正確に把握することができます。