ニューラルネットワーク オートエンコーダ：データの隠れた特徴を掴む技術
- オートエンコーダとは
オートエンコーダは、大量のデータの中から重要な情報だけを抽出し、データの次元を削減することを得意とするニューラルネットワークの一種です。
次元削減とは、例えるなら、たくさんの本棚にぎっしり詰まった本から、重要な要点だけを抜き出して、薄くて持ち運びやすい手帳にまとめるようなものです。
オートエンコーダは、この「要点の抽出」と「手帳へのまとめ」を自動で行ってくれます。具体的には、入力されたデータの特徴を学習し、より少ない次元の表現に変換します。そして、その表現から元のデータに近いものを復元しようと試みる過程で、データの本質的な特徴を捉えることを学習します。
例えば、たくさんの商品画像データがあるとします。オートエンコーダは、これらの画像データから、商品の色や形といった本質的な特徴を自動で学習し、それらを表現するデータに変換します。
このようにして、データの保存容量を減らしたり、分析を容易にしたりすることが可能になります。また、ノイズ除去や異常検知など、様々な分野に応用されています。