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第九回  ディープラーニングとは

多層の層からなる複雑なニューラルネットワークを利用した機械学習の一分野です。 ディープラーニングは長い間解決されていなかったニューラルネットワーク特有のとある課題を「多層(ディープ)化」するといった工夫で解決しています。 層を増やし、複雑さに対応したおかげで分析精度が飛躍を遂げているのが特徴です。 そのためディープラーニングと呼ばれています。

近年の技術の進歩で、多数の層を対象とした計算ができるようになり、急速に発展しました。

ニューラルネットワーク

機械学習の具体的な学習の仕組みとして、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークと呼ばれるモデルがあります。 ニューラルネットワークの構造は、入力となるデータを入れる入力層、入力層から流れてくる重みを処理する隠れ層(または中間層)、結果を出力する出力層で構成されています。

ディープラーニングの場合

ディープラーニング はニューラルネットワークの隠れ層をたくさん増やし、精度の向上を図ったモデルです。 隠れ層の数を増やすことにより、複雑なデータの学習を可能にしています。 ディープラーニングで可能なこととして、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「ロボットによる異常検知」の4つの分野が挙げられます。