はじめに
G検定の勉強を進めていると、ディープラーニングの歴史や初期の手法に関する用語がたくさん出てきて覚えるのが大変だと感じることはないでしょうか。
特に「積層オートエンコーダ」や「事前学習」、「ファインチューニング」といった概念は、単語の意味だけでなく、その仕組みや目的まで正しく理解していないと試験で正解を選ぶことができません。
そこで今回は、これらの用語をリズムに乗せて自然と覚えられるように、AIを活用して教育ソングを作成しました。
勉強の息抜きに、あるいは通勤時間の暗記ツールとしてぜひ活用してください。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作では、歌詞の作成から作曲まで全面的に生成AIを活用しています。
まず、歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用しました。
G検定の試験範囲に基づいて、間違えやすいポイントや定義を正確に盛り込みつつ、覚えやすいフレーズになるように指示を出しています。
そして、その歌詞を元に「Suno AI」を使って楽曲を生成しました。
眠気を吹き飛ばして学習に集中できるよう、ハイエナジーでアップテンポな曲に仕上げています。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
積層オートエンコーダと事前学習覚えうた
歌詞
積層オートエンコーダはディープラーニング初期の手法
勾配消失問題を解決し 層を深くするための手法
事前学習は層ごとの貪欲法 重みの良い初期値を得る
オートエンコーダは自己符号化器 入力データと同じものを出力 教師なし学習
エンコーダは入力を次元削減 デコーダ 元の入力を復元
目的は良い特徴量の獲得 事前学習は層ごとの貪欲法
1層ずつオートエンコーダとして学習 教師なし学習 局所解を回避
重みの良い初期値を決める ファインチューニングは教師あり学習
ネットワーク全体の重みを一斉に調整 最終的なタスクに合わせて微調整
事前学習は重みの良い初期値 ファインチューニングは全体調整
積層オートエンコーダは次元削減と特徴抽出
楽曲の視聴
youtube
Suno AI
積層オートエンコーダと事前学習覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に出てくる重要な用語について、初めて学ぶ方にも分かりやすく解説します。
1. オートエンコーダ（自己符号化器）
歌詞にある通り、「入力データと同じものを出力するように学習する」ニューラルネットワークです。
「同じものを出すなら意味がないのでは？」と思われるかもしれませんが、重要なのは「中間層（隠れ層）」です。
- エンコーダ（符号化）
入力データを、より少ない情報量（次元削減）にギュッと圧縮します。 - デコーダ（復号）
圧縮された情報から、元のデータを復元しようと頑張ります。
この「圧縮」と「復元」を繰り返すことで、ネットワークはデータの中から「本当に重要な特徴（本質的な情報）」だけを抽出する能力を身につけます。
これを「特徴量の獲得」と呼びます。
概念を簡単な式で表すと以下のようになります。
出力(復元されたデータ) \approx 入力(元のデータ)
\)
この誤差が最小になるように学習します。
2. 積層オートエンコーダと「層ごとの貪欲法」
ディープラーニングの初期（2006年頃）は、いきなり深い層を学習させようとすると、誤差が途中で消えてしまう「勾配消失問題」や、悪い答えで満足してしまう「局所解」の問題がありました。
そこで登場したのが、歌詞にある「事前学習」です。
これは、全体を一気に学習させるのではなく、「1層ずつ順番にオートエンコーダとして完璧にしていく」という方法です。
これを「層ごとの貪欲法（Layer-wise Greedy Method）」と呼びます。
- ※「貪欲」とは、「後先のことは考えず、まずは目の前の層だけを最適化することに集中する」という意味のアルゴリズム用語です。
3. 事前学習からファインチューニングへ
この手順を整理すると、以下のようになります。
試験でもこの流れが問われます。
- 事前学習（教師なし学習）
- 入力層に近い1層目でオートエンコーダを学習させる。
- その層の重みを固定し、できた特徴量を入力として2層目を学習させる（これを繰り返す）。
- 目的：ネットワークの重みの「良い初期値」を決めること。
- ファインチューニング（教師あり学習）
- 最後に「分類層（正解ラベルを判別する層）」などをくっつける。
- 事前学習で得た「良い重み」をスタート地点にして、ネットワーク全体の重みを一斉に調整する。
- 目的：最終的なタスク（画像の分類など）に合わせて微調整すること。
まとめ
- 昔の問題
いきなり全体を学習させると失敗する。 - 解決策
「事前学習（1層ずつ教師なしで予習）」をしてから、「ファインチューニング（全体を教師ありで仕上げ）」をする。
この流れを歌詞のリズムに合わせて覚えておけば、試験で迷うことはありません。
楽曲に込めたメッセージ
この曲は、単なる暗記のためだけでなく、ディープラーニングの発展に貢献した重要な技術へのリスペクトも込めています。
現在では、ReLU関数やBatch Normalizationなどの登場により、事前学習なしでも深い層の学習が可能になりましたが、積層オートエンコーダの考え方は転移学習や自己教師あり学習など、現代の技術にも通じています。
試験中に「あれ、どっちだったっけ？」と迷ったとき、この曲のリズムが頭の中で再生されて、正しい選択肢を選べる手助けになれば嬉しいです。
まとめ
今回はG検定対策として、「積層オートエンコーダと事前学習」をテーマにしたAI楽曲を紹介しました。
難しい定義も、音楽として何度も聴くことで自然と定着します。
このブログでは、他にもAI資格試験に役立つ教育ソングを発信していきます。
楽しみながら学習を続けて、合格を目指しましょう。
コメント