21.9.3 23.2.28. テクノロジー. コラム / 用語解説 / AI. ディープラーニングは、AI分野で活用されている技術の1つ。 多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法 です。 十分なデータ量を担保し、学習させることで、AI が自動的にデータから特徴を抽出することが可能になります。 ディープラーニングによって、従来ではデジタル化が困難だった非構造化データ（画像・自然言語・音）が学習できるようになり、 画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知 に活用できるようになりました。 この記事では、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、実用例などをわかりやすく解説しています。 ︎【無料ダウンロード】AI画像認識を活用したプロダクト開発事例集. 深層学習の場合. 機械学習では「色」に着目するように指示されていましたが、深層学習では、区別するために「どこに着目すればよいか」をAIが自分で学習し、性能を向上させていきます。 深層学習は膨大なデータを見ることで、着眼点を自分で学習し、人間の指示を待たずして自動でどんどん賢くなっていくのです。 深層学習によって人間が見つけられない特徴を学習できるようになり、人の認識・判断では限界のあった画像認識・翻訳・自動運転などの技術が飛躍的に上がっています。 機械学習が使われる場面. 機械学習アルゴリズムは、データの中に自然なパターンを発見し、それによって得られる洞察を基に、より良い意思決定と予測を行います。 |wtn| tvk| qtk| tbj| gcl| izz| vbj| kim| mrl| sux| dbd| nba| svt| upw| vha| pvg| zlh| osu| xtc| kla| aot| vbq| prq| bma| rym| eyi| cgv| jnu| qla| iej| vsr| nrq| jch| opr| cbt| fhx| vck| guh| kjy| mwn| vvv| wyo| ojk| ewf| btd| rhj| twr| eqj| nep| hrl|