ディープラーニング読み: でぃーぷらーにんぐ

ディープラーニングとは（詳しく解説）

ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経細胞のつながりをまねた「ニューラルネットワーク」を何層にも重ね、大量のデータから特徴を自動で学ばせる機械学習の手法です。層を重ねるほど、単純な形から複雑な意味へと、段階的に物事をとらえられるようになります。 大きな転機は2012年です。深いCNN（画像に強いニューラルネットワーク）を使った研究が、画像認識の誤り率をほぼ半分に減らし、ここから一気に広まりました。この研究ではGPUを使って学習を速めており、今もディープラーニングの学習にはGPUが欠かせません。 代表的な種類は3つです。画像・動画・音声に強いCNN、文章のように順番のあるデータに強いRNN、そして2017年に提案されたTransformerです。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）はTransformerをもとにしており、画像生成AIや音声認識AIもディープラーニングの上に成り立っています。 弱点もあります。高い性能を出すには大量のデータと計算資源が必要で、なぜその答えを出したのかを人が説明しにくい点もよく指摘されます。仕事でAIを選ぶときは、仕組みの細かい違いより「何のデータで学んだモデルか」「自社の用途で精度が出るか」を確かめるほうが役に立ちます。

ディープラーニングのよくある質問

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ガイド10/2 更新14分で読めますCNNとは？画像認識を支える機械学習の仕組みと畳み込み・プーリング2層の役割CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の仕組みを解説。畳み込みとプーリングの2層による空間情報維持の原理や、全結合層で30億個に膨らむパラメータの削減効果を解明。3大パラメータの設定法から4段階の実装手順、最新ViTとの違いまで理解し、実務に適した高精度な画像認識モデルを構築できます。