ディープラーニングのカギは
「重み付け」

　ディープラーニングでは、このように「重み付け」を変えることで、最終的に「この動物は哺乳類なのか？」という判定が可能になるのです。

　いかがですか？

　以上の説明で、ディープラーニングでは「重み付け」というのがいかに重要なのかがご理解いただけたと思います。

　ただし、ディープラーニングを俯瞰するとわかりますが、実際にはディープラーニングはこのような「加点方式」ではなく、最終的にどの程度の値を獲得したのかの「比率方式」で判定をします。
　たとえるなら、「82％の確率で哺乳類であり、18％の確率で鳥類である」のように判断します。

　ですから、今回は「ディープラーニングでは重み付けが判断のカギを握っている」ということだけを押さえて、次回はディープラーニングを俯瞰することで、さらに知識を深めることにしましょう。

　こうしたディープラーニングをする「子どものAI」。
　一方で、ヒトが一から教えて丸暗記させる「大人のAI」。
　同じAIといえども、両者でどれほどの違いが出るのかは、第1回連載の中で「子どものAI」である「Google翻訳」と、「大人のAI」である別の翻訳サービス（Ｘ翻訳）に同じ英文を日本語に翻訳させて、まったく異なる結果になるケースを紹介しています。現在一番人気の第2回連載「近い将来、『税理士や翻訳家は失業』という予想は大間違い」と併せてお読みいただけたら、望外の喜びです。