深層学習

深層学習

深層学習（ディープラーニング）とは、人の脳の神経回路を参考にしたニューラルネットワークを多層化し、データに含まれる複雑な特徴や規則性を学習する機械学習の手法です。

従来の機械学習では、分析に必要な特徴を人があらかじめ設計することが多くありましたが、深層学習では大量のデータから重要な特徴を自動的に抽出できる点に特徴があります。画像認識では形や色、音声認識では音の変化、文章処理では単語同士の関係などを段階的に捉えます。

主な活用例には、顔認証、自動運転における物体検出、音声アシスタント、医療画像の解析、機械翻訳、生成AIなどがあります。一方で、高い性能を得るには多くの学習データや計算資源が必要となることがあり、モデルが複雑になるほど、結果に至った理由を人が理解しにくくなる場合もあります。深層学習はAIそのものと同義ではなく、AIを実現する方法の一つです。また、すべての課題で従来の機械学習より優れるわけではなく、データ量、目的、求められる説明のしやすさなどに応じて手法が選ばれます。