オートエンコーダの概要について知ろう！必要性や活用事例とは？

オートエンコーダはディープラーニングを生み出した技術です。オートエンコーダを理解しようとしても、専門用語が多く理解しにくいかもしれません。オートエンコーダの概要やメリット、どのように活用されているのかを詳しく解説します。

オートエンコーダとは？

オートエンコーダという言葉を、聞いたことがない人も少なくないでしょう。オートエンコーダについて説明します。

ニューラルネットワークでの仕組みの一種

オートエンコーダ(自己符号化器：Autoencoder )とは、「入力層・中間層(隠れ層)・出力層」からなるニューラルネットワークのひとつです。

入力されたデータを復元可能な形に圧縮して、再度元の形にして出力する処理を指します。オートエンコーダでは、入力されたデータと、出力されるデータは同じになります。

一見すると意味がないように見えますが、データがネットワーク上で処理される過程で圧縮するという場面が必要になります。

圧縮する際は、復元に必要な重要度の高いデータを洗い出して、それ以外の必要のないデータはそぎ落とします。情報を減らした上で元の同じ出力を行うには、情報の特徴を理解して学習する必要があるのです。

ぴったりの標的型攻撃対策ツールを無料で診断する

オートエンコーダが必要とされるポイント

オートエンコーダはどのような場面で役に立つのでしょうか。オートエンコーダが必要とされるポイントを解説します。

勾配消失を避けることが可能

オートエンコーダが必要とされるポイントとして、勾配消失を解決できる点があげられます。

ニューラルネットワークにおいては、入力層と出力層の間に隠れ層を挟むことで、従来よりも複雑な処理ができるようになりました。

さらに複雑な処理をさせようとした場合、単純に隠れ層を増やすことでより複雑な処理ができるのではないかと考えられました。しかし実際は学習の精度が落ちてしまったのです。

ニューラルネットワークは、予測と正解誤差を学習します。その誤差は隠れ層を増やすと減り、学習の精度を低下させます。この問題を「勾配問題」といいます。

オートエンコーダは事前学習を行うため、勾配問題を解決するのにひと役買っています。

過学習を防止できる

過学習を防げる点は、オートエンコーダが求められるポイントです。過学習とは、特定のデータに適応しすぎて汎用性がない状態を指します。

この状態では未知のデータ入力をされると対応できません。オートエンコーダは、この問題を解決することが可能です。

オートエンコーダによってデータが圧縮されると、データが荒い状態になります。特定のデータに対して過剰に適合することなく、精度を保ったまま学習できます。

オートエンコーダの活用事例について

オートエンコーダはどのようなところで活用されるのか、気になる人が多いかもしれません。オートエンコーダの活用例を解説します。

ノイズ除去

オートエンコーダは「ノイズ除去」に活用が可能です。ノイズ除去とは、入力されたデータの中で不必要な部分を削る処理のことです。

ノイズだと判断できるようにするため、あらかじめノイズのあるデータを学習させます。

ノイズが含まれた画像データ(ぼやけている画像データ)が入力されたときに、ノイズを削除します。ノイズのない、きれいなデータを出力することが可能です。

異常検知

オートエンコーダの活用事例として「異常検知」があります。事前に正常なデータと異常があるデータを学習させておきます。

正しいデータが学習されているという前提の元、何らかの要因で異常なデータが入力されたとき、その異常を検知することが可能です。

異常検知機能を活用した例として、工場内に流れている製品の異常を検知できるため、遺物検査機の開発に役立っています。

クラスタリング

クラスタリング機能は、オートエンコーダの活用事例のひとつです。

クラスタリング(clustering )とは機械学習の一種です。入力されたデータがどのような特徴があるグループなのかを、分類することを指します。

クラスタリングを行うことで異常を検知した際に、異常なデータを見つけるだけではなく、どのような異常なのか特徴をつかめるでしょう。

このように異常を検知する機能の精度を高めることができます。

データ生成

オートエンコーダの活用事例の中には「データ生成」があります。学習データを入力することで、存在していない未知のデータを生成できるでしょう。

たとえば広告のキャッチフレーズを作成するために、オートエンコーダを活用することで、新たなキャッチフレーズを作りだせます。

ほかにも、文章作成や画像生成など多岐にわたって使えるでしょう。

ぴったりの標的型攻撃対策ツールを無料で診断する

オートエンコーダを理解しよう

オートエンコーダとは、ニューラルネットワークの仕組みのひとつです。入力されたデータを圧縮して、復元する処理になります。

入力されたデータの中で重要度の高いデータを洗い出して、必要のないデータは削除する作業をします。オートエンコーダが優れている点として、勾配消失を解決できる点と、過学習を防止できる点があります。

ノイズ消去・異常検知・クラスタリング・データ生成のように、オートエンコーダはさまざまな場面で活躍するのです。

ミツモアで標的型攻撃対策ツールを比較する