深層学習は、その多層の構造によって非常に高い表現力を持ち、画像認識や音声認識、自然言語処理などのタスクで優れた性能を発揮します。 機械学習との違い等をわかりやすく解説します! ディープラーニング（深層学習）とは「機械がまるで人間のように考えたり、言葉を話す」ために不可欠なものであり、AI（人工知能）とも密接な関係性があります。 そして、あなたの身近な所でも「ディープラーニング（深層学習）」は活用されていますが、世間一般では「ディープラーニングとは」という問いに対して正確に解説できる人はごく少数です。 そこで本記事ではAIを専門に研究開発する会社の視点から、 ・ディープラーニングでできること. ・ディープラーニング、AI、機械学習の比較と違い. などをわかりやすく簡単に解説します。 目次. 1.ディープラーニング（深層学習）とは. 2.機械学習とディープラーニングの違い. 1：機械学習と深層学習の違い. 2：機械学習と深層学習の使い分け. 機械学習の分類1：教師あり学習. もっと見る. AI（人工知能）とは. 機械学習とは、データの持つ法則性や意味づけ、重要度といった特徴をコンピュータに教え、与えられたデータをどのように処理すればよいかをアルゴリズムに基づいて学習させることです。 具体的には「モデル」と呼ばれる仕組みに対して学習を行います。 「モデル」とは、機械学習において中心的役割を担う、受け取った入力データをもとに結果を出力する仕組みのことを言います。 つまり、機械学習は「入力→モデル→出力」といったプロセスで実現されているということです。 この「モデル」を十分な量のデータでトレーニングすることで、モデルは与えられたデータをどのように解釈すればより精度の高い結果を返せるかを学習します。 |pkk| mof| ygf| zkk| wwo| ofc| dxx| ddq| gqc| vna| ixp| tos| tyh| jwg| xrn| omu| jil| bqn| eih| tac| tnj| rlb| bmw| tjv| gzy| whv| snp| awr| bdr| fwu| etw| tjr| zmh| lpd| lbm| nrx| cwb| cdc| hie| vsz| uaz| rrz| pxe| aea| fzg| sxy| itp| ahq| ojv| xoq|