【用語解説】人工ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network、ANN）は、生物の神経系を模倣して設計された機械学習モデルです。複数のニューロン（ノード）が層と呼ばれる階層構造で結合され、データの処理やパターン認識を行います。ANNは主に入力層、隠れ層、そして出力層から構成され、それぞれのニューロンは前の層のニューロンと結合された重みを持ちます。

訓練プロセスでは、入力データとその正解ラベルを用いて、予測結果と実際の出力との誤差を最小化するように重みを調整します。バックプロパゲーションと呼ばれる手法を用いて、誤差が逆伝播されて各層の重みが更新され、モデルはデータに適応していきます。

特に深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks、DNN）は、多くの隠れ層を持つことで複雑な特徴の抽出や表現学習が可能になり、画像認識、音声認識、自然言語処理などの高度なタスクで成功を収めています。また、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks、CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Networks、RNN）など、特定のデータ構造や問題に特化したバリエーションも存在します。

ANNの成功はデータ駆動型アプローチの強力さを示し、広範な応用分野で革新的な成果を上げていますが、モデルの複雑性やブラックボックス性から解釈可能性の課題も存在します。