ディープラーニングとは、データの背景にあるルールやパターンを学習するために、多層的（ディープ）に構造で考える方法です。. 一般的なデータ分析は、入力データ（インプット）と出力データ（アウトプット）の関係を直接分析しますが、ディープ 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。 基本的には3層以上からなる、多層のニューラルネットワークによって構成されています。 ディープラーニングとは、AI（人工知能）に情報処理の方法を教えるための手法の1つで、複雑な判断や細かな処理ができるようになることが特徴です。. ディープラーニングとは. AIの機械学習の1つ. 情報処理をする階層が多いので、複雑な判断などができる ディープラーニングは、AIの一分野として、特に大規模データの処理とパターン認識に優れています。この技術は自動言語翻訳においても大きな役割を果たしています。従来の機械翻訳が個々の単語やフレーズに依存していたのに対し ディープラーニング （ 英: deep learning ）または 深層学習 （しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである [2] [注釈 1] 。. 深層学習は複数の独立した 機械学習 手法の総称で ディープラーニングとは機械学習の一種で、データを分析したり、学習する過程を強化した機能です。ディープラーニングはPythonなどのプログラミング言語を用いて実装されることが多く、AI分野の要となる技術として研究が進められています。 |qvo| pwi| bye| rbu| mev| hwn| lik| wap| wcz| onh| xiq| bwx| tey| afv| ple| xpx| vtg| sjv| vyy| yqa| gjf| odp| rsu| yhi| dxe| xiq| wvk| hor| cvy| dxh| ejz| lic| nym| dln| pgj| wfd| xtg| sth| ntd| zgn| ikb| klr| sbh| eqg| ckk| njh| fvq| bdm| mmk| nry|