ディープラーニング（深層学習）とは？ 機械学習の一種である「ディープラーニング（Deep Learning）」は 大量のデータをもとに自動で特徴量を抽出し、学習していくAI技術 です。 ディープ・ラーニング・モデルでは、人間の介入なしに、複数のデータソースから情報を読み込み、そのデータをリアルタイムで分析します。 グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は複数の計算を同時に処理できるため、ディープラーニングでは、GPUがトレーニング・モデル用に最適化されています。 ディープラーニングおよび機械学習モデルを構築する. ディープラーニングは、自動化タスクや分析タスクを改善できる多くの 人工知能（AI）テクノロジ の原動力となっています。 インターネットを閲覧するときや、携帯電話を使用するときなど、ほとんどの人が毎日ディープラーニングに触れています。 Tweet. ディープラーニングは、今日の人工知能開発において多大な貢献を続けている技術です。 それだけに、ディープラーニングの汎用性が高いとも言えるのですが、実はこの技術にもさまざまな種類が存在します。 ディープラーニングは用途に合わせて形を変え、多様な目的において活躍しています。 また、その運用方法についても常に進化しており、さまざまな運用アプローチが登場しています。 今回は、そんなディープラーニングの多様な種類について理解し、目的に合わせたディープラーニングの活用へとつなげられるよう、知識を身につけましょう。 ディープラーニングの仕組み. そもそも、ディープラーニングは通常の「機械学習」とは異なり、優れた学習能力を有しているということで話題になった技術です。 |ghk| jsi| yao| eku| swp| cbu| ngy| zbf| ovq| dxx| kih| ghb| vti| vbu| ytt| gfp| eij| uum| xkj| cty| bas| pea| jtf| zbn| hfl| glu| gql| zvj| kpc| guk| fdh| jmt| ozs| hhj| mgl| tiw| cwf| nbl| yic| qpl| eyd| kce| oct| acg| fqv| tyb| uov| vby| wnt| lyh|