ディープラーニング– category –

ディープラーニング（深層学習）とは、多層のニューラルネットワークを用いてデータの特徴を自動的に学習する人工知能技術です。「ディープ（深い）」という名前の通り、入力層と出力層の間に多数の隠れ層を持つことで、人間が設計しなくても高度で抽象的な特徴を抽出できる点が特徴です。

従来の機械学習では、特徴量（判断に使う要素）を人間が手作業で設計する必要がありました。しかしディープラーニングでは、画像・音声・文章などの複雑なデータから、低レベル特徴（エッジや音の周波数）から高レベル特徴（物体の形、文脈など）までを自動的に階層的に学習します。

その結果、画像認識、音声認識、機械翻訳、ゲームAI、自動運転、医療診断など、多くの分野で人間に匹敵する、あるいは超える性能を実現しました。GPTのような大規模言語モデルや生成AIの根幹にもディープラーニングが使われています。

一方で、大量のデータと計算資源が必要で、内部の仕組みが理解しにくい「ブラックボックス性」も課題です。

まとめると、ディープラーニングは人間の脳のような階層的学習構造を持ち、データから高度な知識を自動で獲得する現代AIの核心技術です。