ニューラルネットワークって？
ニューラルネットワークは、機械学習やディープラーニングの分野で非常に重要な役割を果たしています。これは、脳の神経細胞の仕組みに基づいて設計された数学的モデルで、複数の層から構成され、それぞれの層には複数のニューロン（ノード）が含まれています。各ニューロンは、入力を受け取り、重み付けされた値と活性化関数を使用して出力を生成します。
ニューラルネットワークは、さまざまなタスクに適用できます。例えば、
- 画像分類：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が広く使われています。
- テキスト生成：再帰型ニューラルネットワーク（RNN）やその派生であるLSTMやGRUが一般的です。
- 時系列予測：同様に、RNNやLSTMが使用されます。
ニューラルネットワークは、データの非線形な関係や複雑なパターンをモデル化するために強力であり、適切に設計された場合、優れた予測能力を持つことができます。