畳み込みニューラルネットワークとは？
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、AIによる画像認識、物体検出に広く用いられるディープラーニングの一種 です。特に画像データの特徴を自動で抽出し、高精度な分類や解析を可能にします。
CNNは、畳み込み層・プーリング層・全結合層 という構造を持ち、従来の機械学習手法よりも空間的なデータの処理が可能です。
畳み込みニューラルネットワークの構造
CNNの主な構成要素には以下のようなものがあります。
- 畳み込み層（Convolutional Layer）：画像データの特徴を抽出する層
- プーリング層（Pooling Layer）：データを圧縮し、計算負荷を軽減する層
- 全結合層（Fully Connected Layer）：分類や識別を行う層
これらの層が連携することで、CNNは画像からAIにとって有益な特徴を抽出することができます。
畳み込みニューラルネットワークの活用事例
CNNは、以下のような分野で活用されています。
画像認識
- 手書き文字認識（例：郵便番号の自動判別）
- 活用した医療画像診断（例：X線画像から疾患を検出）
外観検査・生産管理
- 商品ロットの印字チェック、管理
- 外観の傷、汚れ、凹みなど不良品の検品
自動運転
- 画像センサーによる物体認識
- 交通標識の分類
畳み込みニューラルネットワークに関連する専門用語
- ニューラルネットワーク（Neural Network）
CNNの基盤となる技術 - 活性化関数（Activation Function）
ニューラルネットワークの出力を調整する関数（ReLUなど） - フィルタ（Filter）
画像の特徴を抽出するためのパターン認識機構 - プーリング（Pooling）
特徴マップの次元削減に使われる手法
