ニューラルネットワーク– category –

ニューラルネットワークとは、**人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模した構造を持つ人工知能のモデル**です。多数の「ノード（人工ニューロン）」が層状に結びつき、入力されたデータの特徴を自動的に学習する仕組みを備えています。

基本構造は、入力層・中間層（隠れ層）・出力層で構成され、データは層を通るごとに数値変換や重み付けが行われ、最終的に予測や分類などの結果を生成します。中間層が多いほど複雑なパターンを学習でき、これをディープラーニング（深層学習）と呼びます。

ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームAIなど幅広い分野で利用されており、近年の生成AIや大規模言語モデル（LLM）の基盤技術にもなっています。

特徴は、**大量のデータから規則性や特徴を自動抽出する能力**です。ルールを人間が明示しなくても、学習を通じて高精度な判断が可能になります。ただし、内部の処理が「ブラックボックス」になりやすく、なぜその結果に至ったのかが分かりにくいという課題もあります。

総じて、ニューラルネットワークは現代AIの中心となる学習モデルであり、複雑で高度なタスクを実現する原動力となっています。