生成AIパスポート 用語集ディープラーニングとニューラルネットワーク
ディープラーニングとはでぃーぷらーにんぐ
ディープラーニングの意味
ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路をまねたニューラルネットワークを何層にも深く重ねることで、データから複雑な特徴やパターンを自動的に学習できるようにした機械学習の手法です。深層学習とも呼ばれます。画像認識や自然言語処理の精度を飛躍的に高め、現在の生成AIの土台となっています。
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詳しい解説
ニューラルネットワークは層を重ねるほど、入力から段階的により複雑な特徴を取り出せるようになります。たとえば画像なら、浅い層で線や色をとらえ、深い層で目や耳、さらには「ネコ」という物体全体をとらえる、といった具合です。従来の機械学習では、どの特徴に注目するか（特徴量）を人が設計する必要がありましたが、ディープラーニングでは特徴量そのものもデータから学べます。これがAIの4つのレベルのうちレベル4にあたる理由です。
歴史的には、2006年に制約付きボルツマンマシンを多段に重ねた深層ネットワークが提唱されたことが発展のきっかけとされます。その後、ビッグデータと計算能力の向上を背景に第三次AIブームの主役となり、公式テキストでは2013年頃のブレークスルーを「インプットのAI革命」と位置づけています。
試験のポイント
ディープラーニングの確認問題（○×）
ディープラーニングは機械学習とは別系統の技術であり、機械学習の手法には含まれない。
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答え：×
ディープラーニングはニューラルネットワークを多層に重ねた、機械学習の手法の一つです。
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