Learning:深層学習)」とは、コンピュータによる機械学習の1種であり、人間の脳の階層構造をコンピュータで再現しようと言うアイデアに基づいた「ニューラルネットワーク」を改良し、画像や音声などの認識や、自動運転などの複雑な判断を可能にする。P1.ディープラーニングP2.「AI」と「機械学習」と「ディープラーニング」の違いP3.ディープラーニングの歴史P4.ディープラーニングの「メリット」と「デメリット」P5.成長し続けるディープラーニングP6.ディープラーニングの処理フェーズP7.ディープラーニングのアルゴリズムP8.ディープラーニングのユースケースP9.主要ディープラーニングフレームワークP10.主要ディープラーニングクラウドサービス概要ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスク(音声認識/画像認識/予測など)をコンピュータに学習させる機械学習手法の1つである。人間がデータを編成して定義済みの数式にかけるのではなく、人間はデータに関する基本的なパラメータ設定のみを行い、その後は、コンピュータ自体に課題の解決方法を学習させる。コンピュータは大量のデータを取り込み、何層もの処理を用いたパターン認識を行うことにより、自動的にデータから特徴を抽出する「ディープニューラルネットワーク(DNN)」を用いた学習を行う。1層の処理のみではシンプルな結果しか導き出せないが、処理を行う層を深く(ディープに)することで複雑な処理を行えるようにするというのが、ディープラーニングのアプローチ方法である。10:03)「ディープラーニングでビジネスチャンスをつかむために必要なことは何か?」について、日本ディープラーニング協会理事長である東京大学の松尾豊特任准教授は、「やったもの勝ちだ」「必要なのは行動するための知識」であると提言する。)Facebookが公開した、人工知能(ディープラーニング)による画像認識技術。プライバシーポリシーに同意して、送付先メールアドレスをご入力しご請求ください。ご入力いただきました情報は、当該資料の作成・提供企業とも共有させていただき、当社及び各社のサービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。本資料を見るには次の画面でアンケートに回答していただく必要があります。reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。著作権は情報提供者に帰属します。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。