ディープラーニングとは、人工知能における機械学習の一手法で、ニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動的に学習します。

解説

ディープラーニングは、複数の層を持つニューラルネットワークを用いることで、大量のデータから自動的に特徴を学習し、予測や分類を行う手法です。これにより、複雑なデータのパターンを認識し、画像認識、音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で革新的な成果を上げています。

ディープラーニングは、人間の脳の構造と機能にインスパイアされたもので、層の深さとそれに伴う計算能力が特徴です。大量のデータを処理できるため、従来の機械学習よりも高精度な結果を得ることができます。例えば、Googleの画像検索やAmazonのおすすめ商品などのサービスは、ディープラーニングの技術を活用しています。

具体的な応用例として、コールセンターでは、音声認識を用いた自動回答システムを構築し、顧客からの問い合わせを迅速に処理することが可能です。

機械学習との違い

似た言葉に機械学習がありますが、機械学習はデータから予測モデルを学習する一般的な手法であるのに対し、ディープラーニングは機械学習の一種で、特に多層ニューラルネットワークを使用する手法を指します。

利用シーン

より簡単な説明

ディープラーニングは、コンピュータがたくさんの情報から自分でパターンを見つけて作業をこなすための技術です。

例えば、スマホの顔認証機能や、インターネットで猫の写真を探すときに、どれが猫の写真かを理解したりする技術です。まるでコンピュータが私たちみたいに勉強する仕組みで、人が手を加えずにどんどん賢くなることができる技術です。

類義語・関連用語

ニューラルネットワーク、 人工知能、機械学習、生成AI

読み方・表記

ディープラーニングは英語でDeep Learningと表記されます。国内でも一般的に「ディープラーニング」とカタカナで呼称されます。

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