ニューラルネットワークってなに
ニューラルネットワーク（Neural Network、NN）は、人間の脳の神経回路網に着想を得た機械学習アルゴリズムの一つです。これは、複数のニューロン（ノード）が層状に配置され、それらが結合されて情報を処理するモデルです。
典型的なニューラルネットワークは、複数の層で構成されています。これらの層には、入力層、隠れ層（または複数の隠れ層）、そして出力層が含まれます。各層のノードは、前の層からの入力を受け取り、それに重みをかけた後、活性化関数を適用して出力を生成します。この出力は、次の層への入力として使用されます。
ニューラルネットワークは、トレーニングデータから自動的にパターンを学習し、その学習を元に新しいデータに対する予測や分類を行うことができます。この学習は、バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムを用いて行われ、トレーニングデータとそれに対応する正解ラベルを使用して行います。
ニューラルネットワークは、その柔軟性と性能の高さから、画像認識、音声認識、自然言語処理などのさまざまな機械学習タスクで広く使用されています。