ディープラーニング

意味・定義

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。深層学習とも呼ばれる。

解説

ディープラーニング（深層学習）は、多層のニューラルネットワークを使った機械学習手法です。人間の脳の神経回路を模倣した構造で、データから自動的に特徴を学習します。 従来の機械学習では、人間が特徴量を手作業で設計する必要がありました。ディープラーニングは、生データから自動的に有用な特徴を抽出します。例えば、画像認識では、エッジ、形状、物体の部品、物体全体と、階層的に特徴を学習します。 ディープラーニングの「深い」は、ネットワークの層が多いことを意味します。層が深いほど、複雑な特徴を表現できます。ただし、学習には大量のデータと計算資源が必要です。GPUの性能向上と、大規模データセットの登場により、2010年代に実用化が進みました。 画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲームAI、自動運転など、あらゆる分野でディープラーニングが使われています。AlphaGo、ChatGPT、自動運転車など、近年のAIの躍進は、ディープラーニングの進化によるものです。

使い方・例文

• "画像認識では、ディープラーニングが人間を超える精度を達成しました。Google Photosは、数万枚の写真から「犬」「ビーチ」「誕生日」といったキーワードで検索でき、顔認識で人物ごとに整理できます。 音声認識では、SiriやGoogle Assistantがディープラーニングで人間の音声を理解し、自然な対話を実現しています。また、医療では、ディープラーニングがCT画像から肺がんを検出し、医師の診断を支援しています。検出精度は、熟練した放射線科医と同等かそれ以上です。"

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