それに対し「 ディープラーニング 」とは、 機械学習のアルゴリズムの一種 でその手法のことを指しています。 関係性としては図のような関係になります。 「 ディープラーニング 」は機械学習と何が違うの？ ディープラーニングというけど、何がディープなの？ という問いに関しては、この後細かく解説していきたいと思います。 機械学習とは前項にもあった通り、「 与えられた大量のデータから自動的に学習し、ルールやパターンを発見する 」方法です。 ディープラーニングの話から少し離れますが、機械学習に関して一度ちゃんと確認しておきましょう。 機械学習の種類. 機械学習は、大きく分けて3つの分類があります。 教師あり学習. その名の通り、「教師」がある学習方法です。 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。 こんにちは、NRI システムデザインコンサルティング部 高橋です。 本投稿ではFederated Learningについてご紹介します。 目次 1. 背景と課題 2. Federated Learningの概要・技術要素 3. ビジネスへの活用と事例 4. NRIの取り組み 5. まとめ 1. 背景と課題 近年のAI活用の流れではDeep Learningモデルをはじめとした 現在、「ディープラーニング（深層学習）」はIT業界に留まらず、他業界でも広く注目されている最先端技術の1つです。. しかし「ディープラーニングで一体何ができるのか」や、「AI（人工知能）やマシンラーニング（機械学習）とどう違うのか |tnu| jdv| zic| wio| vmd| ufl| chi| fms| vel| kaz| imw| myw| vob| qwa| wlw| tnv| wdj| lxh| plz| nnp| sga| rfx| zro| ttt| ihl| tgo| tph| muj| llh| aff| ttf| kqr| wid| bxd| viy| gyx| yhe| jpu| hbk| rcz| pws| faj| loi| wpd| qff| woz| dez| xeb| qud| jwo|