ディープラーニングとは？CNN・RNN・Transformer・LLM の入門

• ディープラーニングは「多層ニューラルネット」を使う機械学習。画像・音声・言語の非構造化データで圧倒的
• 主要アーキテクチャ: MLP / CNN / RNN-LSTM / Transformer / Diffusion / GAN / VAE
• 2017 年の Transformer 登場以降、自然言語処理だけでなく画像・音声まで席巻し、LLM / 生成 AI の土台に
• 典型ワークフロー: 事前学習 (大量データ) → ファインチューニング (用途別) → デプロイ
• 必須: GPU / TPU、自動微分、勾配降下法、誤差逆伝播
• 主要フレームワーク: PyTorch（主流）/ TensorFlow / JAX
• 失敗の代表: 勾配消失 / 過学習 / 過剰なリソース消費 / 学習データの偏り

import torch, torch.nn as nn, torch.optim as optim

# データ (例)
X = torch.randn(1000, 20)
y = (X.sum(dim=1) > 0).long()

# モデル
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 2),
)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
opt = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)

# 学習ループ
for epoch in range(20):
    logits = model(X)
    loss = loss_fn(logits, y)
    opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step()
    if epoch % 5 == 0:
        print(f"epoch {epoch}: loss={loss.item():.4f}")

• 事前学習モデルから始める: ゼロから学習は非現実的。Hugging Face の事前学習モデル + ファインチューニング
• 小さく試す: フルデータ・大モデルでいきなり走らせない。データ 1% / 小モデルで動作確認
• 混合精度 (bf16 / fp16): 学習速度 2 倍、VRAM 半分
• 学習率スケジューリング: warmup + cosine annealing で安定
• 勾配クリッピング: 学習が発散したら導入
• Early Stopping: 過学習前に止める
• データ拡張: 画像は flip / crop / mixup、テキストは back-translation
• 実験管理: W&B / MLflow / TensorBoard でハイパラとメトリクスを残す
• 再現性: シード固定 + 依存ライブラリのバージョン固定

• 勾配消失 / 勾配爆発: 深い RNN で起きやすい。LSTM / 残差接続 / 正規化で対処
• 過学習: パラメータが多すぎる。Dropout / Weight Decay / Early Stopping
• データ漏洩: 前処理時に train と test を混ぜない
• 不均衡データ: 多数クラスに引きずられる。クラス重み / オーバーサンプル
• GPU 不足: 大型モデルはフル精度で 8 GB GPU には載らない。LoRA / 4-bit / 蒸留
• 学習データの偏り: モデルがそのまま差別的予測を出す
• ベンチマーク汚染: LLM の学習データに評価セットが含まれていることがある
• 環境再現困難: CUDA / cuDNN / Python / 各ライブラリのバージョン整合
• 本番のレイテンシ・コスト: 学習時の精度だけで判断しない