テクノロジ
ディープラーニングとは
英語名：Deep Learning
ひとことで言うと：多数の層を持つニューラルネットワークを用いて、データから特徴表現も含めて学習する機械学習手法。
意味をわかりやすく解説
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを用いる機械学習の一分野です。画像・音声・自然言語などでは、従来は人が設計していた特徴量の一部をネットワーク自身が階層的に学習できる点が大きな特徴です。
入力層・中間層・出力層から構成され、学習では誤差を基に各重みを更新します。高性能化には大量のデータや計算資源が必要になる場合があり、学習結果の判断根拠が説明しにくいことも課題です。
具体例
画像分類では、低い層が輪郭や色の特徴を、高い層が目・耳・顔のような複雑な特徴を学習し、最終的に猫か犬かを分類する。
似た用語との違い
機械学習
ディープラーニングは機械学習に含まれます。機械学習すべてが深いニューラルネットワークを使うわけではありません。
基本情報技術者試験の試験ポイント
ディープラーニングはAI全体と同義ではなく、機械学習の一部です。「AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング」という包含関係と、多層ニューラルネットワークを使う点を押さえます。
CHECK QUESTION
ディープラーニング、機械学習、AIを範囲の広い順に並べるとどうなりますか。
答えを見る
AI → 機械学習 → ディープラーニングです。ディープラーニングは機械学習の一手法です。
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