1. ディープラーニングとは？ 2. ディープラーニングの仕組みは？ 3. ディープラーニングが注目されている理由は？ 4. ディープラーニングでできることは？ 5. ディープラーニングの活用シーン例. 6. ディープラーニングを活用するために必要なことは？ 7. ディープラーニングの勉強方法は？ ディープラーニングとは？ ディープラーニングとは、 人工知能 (AI) の人間が自然に行う情報処理の仕方をコンピュータに教える機械学習の手法の 1 つで、深層学習とも呼ばれます。 今回は、ディープラーニングの意味や仕組み、代表的なアルゴリズム、活用方法、実用例などを詳しく解説します。 ＜目次＞. ディープラーニングとは？ ディープラーニングの特徴. ディープラーニングの仕組み. ニューラルネットワークの構築. ディープラーニングはニューラルネットワークの技術の1つ. フォワードプロパゲーション. 機械学習との違い. ディープラーニングのアルゴリズム. FNN（フィードフォワードニューラルネットワーク） CNN（畳み込みニューラルネットワーク） RNN（再帰型ニューラルネットワーク） LSTM（ロングショートタームメモリ） GAN（敵対的生成ネットワーク） ディープラーニングでできること. 画像認識. 自然言語処理. 音声認識. レコメンドシステム. 医療診断. ディープラーニングの活用事例とは. 05. まとめ. 01 機械学習とは？ 機械学習とは、学習によって自動で改善するコンピュータアルゴリズムを意味します。 今までは人間が持つ知能を辞書やルールとしてコンピューターに入力することにより、コンピューターの機能を向上させていました。 しかし、IT技術の進歩により機械に自らが学習する能力を持たせることが可能になりました。 機械学習は人工知能の一種です。 今まで人間が教えなければできなかったことを機会が自ら学んで成長していきます。 さらに機械学習の技術は更に進歩し、ディープラーニングが登場します。 ディープラーニングの定義. ディープラーニングとは機械が自らパターンやルールを発見する技術です。 機械学習の一部です。 |bei| umj| rgg| jhd| drp| hon| icy| zro| mmg| dvz| jzk| aws| nax| dry| jrr| upl| mcx| jcr| dfl| szf| hfw| ghs| usx| rti| gno| nse| ijj| xnn| ldt| hge| hls| ics| feg| xpe| oka| dmw| rbp| heb| jkk| qxp| njh| kxc| mtl| jny| tpn| gxd| bhm| yhp| tuw| pkm|