ディープラーニングとは

ディープラーニング †

ディープラーニングは数ある機械学習(Machine Learning)の手法の１つです。従来の機械学習は統計学的な分析手法を用いて学習し、数値予測やラベル分類することに特化しています。対して、ディープラーニングはニューラルネットワーク(Neural Network)を用いて学習し、画像解析や音声認識することに特化しています。両者の違いは、必要なデータ量や計算量等といったところにも現れます。

では一体、ディープラーニングはどんなことに活用されているのでしょうか？例えば患部の画像解析によるがん診断に活用されたり、MicrosoftのCortanaやAppleのSiriのような音声アシスタントの音声認識や自動車の自動運転、ロボットに活用されています。つまり、私たちの日常生活のいたるところでディープラーニングは活用されているのです。

そんなディープラーニングの体系的な理論と実装を以下の章で学びます。 2章以降を執筆する際には『斎藤康毅（2016）「ゼロから作るDeep Learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」オライリー・ジャパン』を参考にさせていただきました。