deerMoonからメールが来ていた。見逃していたぜ。申し込みは、きのうの24時まで。夜、あわててフォームに記入した。
その中に、２つの問いがあった。英語で書くよう指定されていた。まず日本語を書き、いま話題のDeepLにて、自動翻訳した。
DeepLは、Deep Learning（ディープ・ラーニング）から来ているのだろう、たぶん。
Deep Learningの仕組みについて、概略ていどなら説明できる。
教師（正解の）データを用意する。一方、訓練用のデータを用意し、いくつもの（Deepな層）を通し、出力する。
そして、出力されたデータが教師データと、どれくらい合っているか確率を求める。
なお出力されるデータは、１層、２層…ごとに、重みとバイアスが付けられている。
この動作が何度も繰り返えされ、その都度、入力データに、最適化された重みとバイアスが付けられる。
そして最終的に、教師データと出力データとの一致の確率の高い、その際の最適化されたパラメータが習得される。
ちなみに、重みの総数は、何万、何十万に及び、手動の設定は実質ムリなんだね。
なので、自動的に設定されるようプログラムする。
そのほか、線形を非線形にする「活性化関数」、損失を少なくする「損失関数」や「誤差逆伝播法」など、このへんは、グッと、むつかしくなるんだよねぇ。
ディープラーニングは、これから、かならず伸びる分野だと思っていて。個人的には（能力や年齢により）これ以上の理解はムリだけれど、ほかの人は、ドンドン、チャンレンジしてほしいですねぇ。