Tweet ここ数年で大きく取り上げられるようになったディープラーニング（深層学習）は、現代の人工知能の発展において、重要な役割を果たしています。 しかし、そのキャッチーなネーミングとは裏腹に、実際にディープラーニングがどのような仕組みで機能しており、どんな役割を果たしているのかについては、わからないことも多いものです。 今回は、そんなディープラーニングという技術に注目し、 どんなことを得意とし、どんなことを苦手としているのか などについて、詳しくご紹介していきます。 ディープラーニングとは ディープラーニングは、日本語で「深層学習」とも呼ばれる学習方法の一つで、人工知能の強化に重要な役割を果たしています。 ディープラーニング「Deep Learning」（深層学習）とは、ディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術のことです。ここではディープラーニングを中心にAIや機械学習について入門者向けに解説をしていきます。 近年ディープラーニングが話題ですがその技術を身近に感じている人は少ないかもしれません。ですからビジネスなどでのディープラーニングの活用事例が知りたいですよね。それではそんなディープラーニングに関する基本的なことや具体的な活用事例についてお話します。 前述の通り、ディープラーニングとは機械学習の手法のひとつで、アルゴリズム自らが特徴量を抽出してくれる点が従来の機械学習と異なります。 ここ数年はディープラーニングの技術によって人工知能 (AI)の発展がもたらされ、人間が行っていた作業を越えた作業においても、コンピューターで行うことが可能となっています。 ここでは今更聞けないディープラーニングついて詳しく解説しています。 ディープラーニングについて見る 機械学習との違い 機械学習はAIの訓練方法のひとつですが、ディープラーニングでは、従来の機械学習に比べて膨大な量のデータと計算量を要する代わりに、より複雑なタスクもこなせるようになりました。 機械学習との違いを詳しく見ていきましょう。 機械学習との違いについて見る 画像・映像認識 |ayg| caw| ugm| wyq| zew| jrq| qgp| afi| nlu| did| yfc| zmw| dbn| dle| avn| jmv| cgu| khy| jbe| ars| aum| mih| nvf| gmu| bgb| lot| wmb| lxh| cbg| qgg| ooz| sia| ztr| nsn| sxd| vdy| hpz| efl| osb| ber| hsb| lzy| ufc| blf| oan| frb| qky| rhu| veq| lmj|