「ディープラーニング(Deep 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。

  • ディープラーニング(深層学習)とは~その実装、アルゴリズムと画像認識~

ディープラーニング(深層学習)とは~その実装、アルゴリズムと画像認識~

「ディープラーニング(Deep 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。

■ディープラーニング(Deep Learning:深層学習)とは
ディープラーニング (Deep 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。

■ディープラーニングの実装とアルゴリズム
ディープランニングの実装として代表的なアルゴリズムは「ニューラルネットワーク」である。ニューロン(神経細胞)のネットワークで構成されている人間の脳神経回路を模倣することで、データを分類しようというアイデアに基づく。ニューラルネットワークそのものは、機械学習の計算アルゴリズムとして1940年代から存在しているが、ディープラーニングが実用化されるにつれて、画像や音声認識の分野で改めて注目されるようになった。

そのほか、次のようなアルゴリズムがある。
Auto Encoder
Denoising AutoEncoder
Convolutional AutoEncoder
Convolutional Neural Network
R-CNN
Faster-RCNN

■ディープラーニングによる画像認識
ディープラーニングの画像認識技術は、2012年に、Googleが、巨大なコンピュータリソースをディープラーニングマシンとして用いることで、コンピュータがネコの画像を認識したと発表したことがエポックとなっている。その後実用化された、米アップルの音声認識システム「Siri」、Googleやバイドゥ(百度)などの画像検索エンジンも、ディープラーニングの応用事例である。

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