オートエンコーダ
Autoencoder
入力データを別の表現に変換し、そこから元通りに復元するAIの仕組み。
簡単に説明すると
オートエンコーダっていうのは、データを一度別の表現に置き換えてから、再び元の形に復元するAIの技術のことだよ。 データの特徴だけを効率よく取り出すような場面で使われているよ。
名前のヒミツ
オートエンコーダは、「自己（自分自身）」という意味のAutoと、情報を変換する装置を意味するEncoderを組み合わせた言葉なんだ。 入力データそのものを自分自身のお手本にして学習し、元通りに復元する仕組みからこの名前がついているよ。日本語では自己符号化器と呼ばれることもあるんだよ。
くわしく見てみよう！
オートエンコーダとは、入力されたデータを別の表現へ変換（符号化）し、それを元のデータへと復元するように学習するAIの仕組みのことだよ。
あらかじめ正解のデータを用意しなくても、データ自身をお手本にして学習を進められる特徴があるんだ。
ざっくり言うと、データを変換するエンコーダという部分と、復元するデコーダという部分の2つで組み立てられているよ。
代表的な方式では、エンコーダでデータを小さく圧縮して情報量を制限し、デコーダでその情報をもとに元の状態を再現しようとするんだ。
一度別の表現を経由して元通りに復元させることで、データの特徴を効率よく捉えられるようになるよ。
イメージとしては、一度別の形に書き換えてから元の文章を復元するような作業に近いんだよ。
ノイズが含まれた画像からきれいな画像を復元したり、普通とは違うデータを見つけて異常を検知したりする用途で広く使われているよ。