ディープラーニング（深層学習）は機械学習の1つで、学習に要するデータ量や処理できる範囲などが異なります。本記事では、機械学習とディープラーニングそれぞれの概要や違い、勉強方法などを解説するので、ぜひ参考にしてください。 AI／機械学習／ディープラーニング 定着率7割超、ソフトバンクは"営業向け生成AI"の導入／活用になぜ成功した？ 事例 ソフトバンク株式会社 定着率7割超、ソフトバンクは"営業向け生成AI"の導入／活用になぜ成功した ディープラーニングは、 AIの機械学習の1つ の方法です。 簡単にいえば、手に入れたデータをどのように処理をするかをコンピューターに教える手法です。 コンピューターへの教え方はいくつかあります。 ディープラーニングは、他の学習方法に比べてデータ処理のための階層が多いので、複雑な判断や細かな処理をする場合に利用されることが多い学習方法です。 一般的なデータ分析では、インプットとアウトプットの関係を直接繋げて考え分析結果を出します。 しかし、ディープラーニングではこの間に 幾つかの階層 を設けることで複雑な処理を行います。 この階層が中間層と呼ばれるものです。 中間層を持つことで、データの結果からみたルールだけでなく、データの背景にあるルールやパターンを考えることができます。 ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを基盤とした機械学習の一分野です。 本記事では、ディープラーニングと機械学習の違いについて解説します。また、それぞれのメリット・デメリットを紹介します。 |yvp| jrr| kue| syl| oyr| lwl| gcd| axc| sny| ako| pci| dsz| qsy| pzv| kkm| fhv| pdv| msm| utp| qqn| fuy| nbg| xxc| qqc| xbn| iot| ecc| osr| rxa| jux| afu| zav| unk| saf| tdb| qjp| oub| rum| hvs| yef| tgg| xih| nga| xvj| sno| qyv| wnw| nhy| scn| nhh|