ディープラーニング

深層学習とは人工ニューラルネットワークを利用した機械学習の一種です。深層学習アルゴリズムは生物の脳の信号処理パターンからヒントを得て、ニューロン中間層を複数保持します。

例えば、機械学習・深層学習の代表的な例として、画像認識があります。
一般的な深層ニューラルネットワークは、構造化されていない元の画像データからネットワークの低層で大きさ、形状、色合いなどの基本的なパターンを認識することを学習します。
その後、上位層で徐々に複雑なパターンを認識し、画像内の人の顔や物理的な物体などの複雑な特徴をネットワークがラベル付けし分類できるようにします。従来の機械学習モデルでは、人間がラベル付けした情報に頼った学習を行います。

深層学習は自動運転技術、セキュリティ上の脅威の識別、医学研究、物体検出、石油・ガス操業における損傷予測、産業オートメーションなど、さまざまな用途に利用されています。深層学習の潜在的な用途は無限大であり、それゆえに近年注目されているのです。